論文の概要: Class prior estimation for positive-unlabeled learning when label shift occurs

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.21194v1
• Date: Fri, 28 Feb 2025 16:12:53 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-03 13:43:45.457406
• Title: Class prior estimation for positive-unlabeled learning when label shift occurs
• Title（参考訳）: ラベルシフトが生じたときの正の未ラベル学習のクラス事前推定
• Authors: Jan Mielniczuk, Wojciech Rejchel, Paweł Teisseyre,
• Abstract要約: 本稿では,後部確率の推定を回避した,クラス前の新しい直接推定手法を提案する。 これはカーネル埋め込みと共に分布マッチング技術に基づいており、最適化タスクの明示的な解として得られる。 合成データおよび実データに対する有限サンプルの挙動について検討し,提案手法が提案手法と相まって,提案手法を比較検討した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.0514231683620516
• License:
• Abstract: We study estimation of class prior for unlabeled target samples which is possibly different from that of source population. It is assumed that for the source data only samples from positive class and from the whole population are available (PU learning scenario). We introduce a novel direct estimator of class prior which avoids estimation of posterior probabilities and has a simple geometric interpretation. It is based on a distribution matching technique together with kernel embedding and is obtained as an explicit solution to an optimisation task. We establish its asymptotic consistency as well as a non-asymptotic bound on its deviation from the unknown prior, which is calculable in practice. We study finite sample behaviour for synthetic and real data and show that the proposal, together with a suitably modified version for large values of source prior, works on par or better than its competitors.
• Abstract（参考訳）: 本研究は, 原産地と異なる可能性のある未ラベル対象試料のクラス先行推定について検討した。 情報源データについては,正のクラスからのサンプルと全人口からのサンプルのみが利用可能であると仮定した(PU学習シナリオ)。 本稿では, 後続確率の推定を回避し, 簡単な幾何学的解釈を有する, クラス前の新しい直接推定手法を提案する。 これはカーネル埋め込みと共に分布マッチング技術に基づいており、最適化タスクの明示的な解として得られる。 我々は、その漸近的一貫性と、その未知の先行から逸脱した非漸近的境界を確立し、実際は計算可能である。 合成データおよび実データに対する有限サンプルの挙動を調べた結果,提案手法は,提案手法と組み合わせて,提案手法が競合相手と同等かそれ以上の精度で動作することを示す。

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