論文の概要: Effects of label noise on the classification of outlier observations

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2511.08808v1
• Date: Thu, 13 Nov 2025 01:09:33 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-11-13 22:34:54.234061
• Title: Effects of label noise on the classification of outlier observations
• Title（参考訳）: 外乱観測の分類におけるラベルノイズの影響
• Authors: Matheus Vinícius Barreto de Farias, Mario de Castro,
• Abstract要約: この研究は、合成データと実データを用いて、外乱観測の予測棄却率を評価する。 その結果, 少量であっても, ノイズの付加がモデル性能に有意な影響を及ぼす可能性が示唆された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: This study investigates the impact of adding noise to the training set classes in classification tasks using the BCOPS algorithm (Balanced and Conformal Optimized Prediction Sets), proposed by Guan & Tibshirani (2022). The BCOPS algorithm is an application of conformal prediction combined with a machine learning method to construct prediction sets such that the probability of the true class being included in the prediction set for a test observation meets a specified coverage guarantee. An observation is considered an outlier if its true class is not present in the training set. The study employs both synthetic and real datasets and conducts experiments to evaluate the prediction abstention rate for outlier observations and the model's robustness in this previously untested scenario. The results indicate that the addition of noise, even in small amounts, can have a significant effect on model performance.
• Abstract（参考訳）: 本研究では,BCOPSアルゴリズム(Balanced and Conformal Optimized Prediction Sets, Balanced and Conformal Optimized Prediction Sets)を用いて,分類タスクにおけるトレーニングセットクラスに雑音を加えることの影響を,Guan & Tibshirani (2022) が提案した。 BCOPSアルゴリズムは、テスト観測のための予測セットに含まれる真のクラスの確率が所定のカバレッジ保証を満たすように予測セットを構築するための機械学習手法と共用した共形予測の応用である。 真のクラスがトレーニングセットに存在しない場合、観察は外れ値と見なされる。 この研究は、合成データセットと実際のデータセットの両方を使用し、未検証のシナリオにおいて、外れ値の観測に対する予測棄却率とモデルの堅牢性を評価する実験を行っている。 その結果, 少量であっても, ノイズの付加がモデル性能に有意な影響を及ぼす可能性が示唆された。

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