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J-GLOBAL ID：201702255722005927   整理番号：17A0379720

不均衡二値分類に適用した凸損失のGEV回帰【Powered by NICT】

GEV Regression with Convex Loss Applied to Imbalanced Binary Classification

著者 (5件)： Zhang Haolin ,  Liu Gongshen ,  Pan Li ,  Meng Kui ,  Li Jianhua
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2016  号： DSC  ページ： 532-537  発行年： 2016年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 本論文では,不均衡データを伴った二元分類問題を考察した。この問題は分類性能の観点で広く研究されているが,多数および少数クラスの確率推定はまだ十分に研究されていない。精密クラス確率推定(CPE)を作製するために,一般化線形モデルの枠内で最近提案された凸損失関数による回帰の新しいアプローチを提案した。このモデルでは,一般化極値(GEV)分布を採用して非対称リンク機能,不均衡データを伴った二元分類に重要な役割を形成した。また,GEV分布の形状パラメータを推定する方法を提案した。実世界データセット上での実験を行い,提案したGEV回帰は良好な分類性能と同様に正確なCPEを持つことを示した。に加えて,他の最適化アルゴリズムとの比較も本アルゴリズムで高い計算効率を示唆した。Copyright 2017 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： *凸形 ,  損失関数 ,  アルゴリズム ,  統計的推定 ,  非対称性
準シソーラス用語： 計算効率 ,  最適アルゴリズム ,  形状パラメータ ,  線形モデル ,  不均衡データ ,  *二値分類 ,  *不均衡 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 人工知能  (JE08000Z) ,  水文学一般  (DC07010R)

タイトルに関連する用語 (4件)： 均衡 ,  二値分類 ,  凸 ,  損失