論文の概要: Regression Augmentation With Data-Driven Segmentation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2508.01455v1
• Date: Sat, 02 Aug 2025 18:12:11 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-08-05 18:25:21.885421
• Title: Regression Augmentation With Data-Driven Segmentation
• Title（参考訳）: データ駆動セグメンテーションによる回帰強化
• Authors: Shayan Alahyari, Shiva Mehdipour Ghobadlou, Mike Domaratzki,
• Abstract要約: 不均衡回帰は、ターゲット分布が歪んだときに発生し、モデルが密度の高い領域に集中し、表現不足の(マイノリティ)サンプルと競合する原因となる。 本稿では,Mahalanobis-Gaussian Mixture Modeling (GMM) を用いて,マイノリティサンプルの自動同定を行う,完全なデータ駆動型GANベースの拡張フレームワークを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Imbalanced regression arises when the target distribution is skewed, causing models to focus on dense regions and struggle with underrepresented (minority) samples. Despite its relevance across many applications, few methods have been designed specifically for this challenge. Existing approaches often rely on fixed, ad hoc thresholds to label samples as rare or common, overlooking the continuous complexity of the joint feature-target space and fail to represent the true underlying rare regions. To address these limitations, we propose a fully data-driven GAN-based augmentation framework that uses Mahalanobis-Gaussian Mixture Modeling (GMM) to automatically identify minority samples and employs deterministic nearest-neighbour matching to enrich sparse regions. Rather than preset thresholds, our method lets the data determine which observations are truly rare. Evaluation on 32 benchmark imbalanced regression datasets demonstrates that our approach consistently outperforms state-of-the-art data augmentation methods.
• Abstract（参考訳）: 不均衡回帰は、ターゲット分布が歪んだときに発生し、モデルが密度の高い領域に集中し、表現不足の(マイノリティ)サンプルと競合する原因となる。 多くのアプリケーションにまたがる関連性にもかかわらず、この課題のために特別に設計されたメソッドはほとんどない。 既存のアプローチは、しばしば固定されたアドホックしきい値に頼り、サンプルを希少または普通とラベル付けし、共同特徴目標空間の連続的な複雑さを見落とし、真の根底にある稀な領域を表現できない。 これらの制約に対処するために,Mahalanobis-Gaussian Mixture Modeling (GMM) を用いてマイノリティ標本を自動的に同定し,スパース領域を豊かにするために決定論的に最寄りのマッチングを用いる,完全なデータ駆動型GANベースの拡張フレームワークを提案する。 我々の手法は、予め設定された閾値ではなく、どの観測が本当に稀であるかをデータに判断する。 32のベンチマーク不均衡回帰データセットの評価は、我々のアプローチが最先端のデータ拡張手法を一貫して上回っていることを示している。

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