論文の概要: Error Distribution Smoothing:Advancing Low-Dimensional Imbalanced Regression

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.02277v1
• Date: Tue, 04 Feb 2025 12:40:07 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-05 15:02:41.719745
• Title: Error Distribution Smoothing:Advancing Low-Dimensional Imbalanced Regression
• Title（参考訳）: 誤差分布平滑化:低次元不均衡回帰の改善
• Authors: Donghe Chen, Jiaxuan Yue, Tengjie Zheng, Lanxuan Wang, Lin Cheng,
• Abstract要約: 実世界の回帰タスクでは、データセットは頻繁に不均衡な分布を示し、その特徴は、高複雑さ領域におけるデータの不足と低複雑さ領域における量の不足である。 データ密度のみに焦点をあてる従来の定義を超えて、問題の複雑さとデータポイントの密度の両方を考慮に入れた「不均衡回帰」という新しい概念を導入する。 本研究では,不均衡な回帰に対処するための解として誤り分布平滑化(EDS)を提案し,バランスと代表性を保ちながら,データセットから代表サブセットを効果的に選択し冗長性を低減する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.435853975142516
• License:
• Abstract: In real-world regression tasks, datasets frequently exhibit imbalanced distributions, characterized by a scarcity of data in high-complexity regions and an abundance in low-complexity areas. This imbalance presents significant challenges for existing classification methods with clear class boundaries, while highlighting a scarcity of approaches specifically designed for imbalanced regression problems. To better address these issues, we introduce a novel concept of Imbalanced Regression, which takes into account both the complexity of the problem and the density of data points, extending beyond traditional definitions that focus only on data density. Furthermore, we propose Error Distribution Smoothing (EDS) as a solution to tackle imbalanced regression, effectively selecting a representative subset from the dataset to reduce redundancy while maintaining balance and representativeness. Through several experiments, EDS has shown its effectiveness, and the related code and dataset can be accessed at https://anonymous.4open.science/r/Error-Distribution-Smoothing-762F.
• Abstract（参考訳）: 実世界の回帰タスクでは、データセットは頻繁に不均衡な分布を示し、その特徴は、高複雑さ領域におけるデータの不足と低複雑さ領域における量の不足である。 この不均衡は、クラス境界を明確にした既存の分類手法に重大な課題をもたらし、不均衡回帰問題に特化して設計されたアプローチの欠如を強調している。 この概念は、問題の複雑さとデータポイントの密度の両方を考慮し、データ密度のみに焦点を絞った従来の定義を越えている。 さらに,不均衡な回帰に対処するための解として,誤り分布平滑化(EDS)を提案し,バランスと代表性を保ちながら,データセットから代表サブセットを効果的に選択して冗長性を低減する。 いくつかの実験を通じて、EDSはその効果を示し、関連するコードとデータセットはhttps://anonymous.4open.science/r/Error-Distribution-Smoothing-762Fでアクセスできる。

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