論文の概要: ROIDS: Robust Outlier-Aware Informed Down-Sampling

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2601.19477v1
• Date: Tue, 27 Jan 2026 11:07:47 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-02-04 13:48:54.623192
• Title: ROIDS: Robust Outlier-Aware Informed Down-Sampling
• Title（参考訳）: ROIDS:ロバストなアウトリーア対応ダウンサンプリング
• Authors: Alina Geiger, Martin Briesch, Dominik Sobania, Franz Rothlauf,
• Abstract要約: Informed Down-Sampling (Robust Outlier-Aware Informed Down-Sampling) を導入した。 ROIDSは, 合成問題において, より複雑な実世界の問題だけでなく, 付加的なアウトレーヤを伴って, 常にIDSよりも優れた性能を示すことを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.8549313085249322
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Informed down-sampling (IDS) is known to improve performance in symbolic regression when combined with various selection strategies, especially tournament selection. However, recent work found that IDS's gains are not consistent across all problems. Our analysis reveals that IDS performance is worse for problems containing outliers. IDS systematically favors including outliers in subsets which pushes GP towards finding solutions that overfit to outliers. To address this, we introduce ROIDS (Robust Outlier-Aware Informed Down-Sampling), which excludes potential outliers from the sampling process of IDS. With ROIDS it is possible to keep the advantages of IDS without overfitting to outliers and to compete on a wide range of benchmark problems. This is also reflected in our experiments in which ROIDS shows the desired behavior on all studied benchmark problems. ROIDS consistently outperforms IDS on synthetic problems with added outliers as well as on a wide range of complex real-world problems, surpassing IDS on over 80% of the real-world benchmark problems. Moreover, compared to all studied baseline approaches, ROIDS achieves the best average rank across all tested benchmark problems. This robust behavior makes ROIDS a reliable down-sampling method for selection in symbolic regression, especially when outliers may be included in the data set.
• Abstract（参考訳）: Informed down-sampling (IDS) は、様々な選択戦略、特にトーナメント選択と組み合わせることで、シンボリックレグレッションのパフォーマンスを向上させることが知られている。 しかし、最近の研究により、IDSの利益はすべての問題で一致していないことが判明した。 解析の結果, 異常値を含む問題ではIDS性能が悪くなることが明らかとなった。 IDS は、GP をoutlier に過度に適合するソリューションを見つけるために、サブセットにoutlier を含めることを体系的に推奨している。 これを解決するために、IDSのサンプリングプロセスから潜在的外れ値を排除するROIDS(Robust Outlier-Aware Informed Down-Sampling)を導入する。 ROIDSでは、外れ値に過度に適合することなくIDSの利点を保ち、幅広いベンチマーク問題に競合することが可能になる。 これは、ROIDSが検討されたすべてのベンチマーク問題に対して望ましい振る舞いを示す実験にも反映される。 ROIDSは、既存のベンチマーク問題のうち80%以上でIDSを上回っている。 さらに、すべてのベースラインアプローチと比較して、ROIDSはテストされたすべてのベンチマーク問題で最高の平均ランクを達成している。 このロバストな振る舞いは、ROIDSをシンボリック回帰の選択のための信頼性の高いダウンサンプリング手法にします。

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