文献

J-GLOBAL ID：201802259028763748   整理番号：18A0162596

平滑分類器のための予算制約逆分類フレームワーク【Powered by NICT】

A Budget-Constrained Inverse Classification Framework for Smooth Classifiers

著者 (4件)： Lash Michael T. ,  Lin Qihang ,  Street W. Nick ,  Robinson Jennifer G.
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： ICDMW  ページ： 1184-1193  発行年： 2017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： 特定クラスに適合する可能性が高いことをこのような逆分類は,例えばを操作するプロセスである。このような問題を解決する過去の方法は欠点を持っている。欲張り法は過度にラジカル変化を,しばしばは厳密に離散データに依存する。他の方法は,あるデータ点,の存在は保証できないに依存している。本論文では,これらと他の限界を克服する一般的な枠組みと方法を提案した。法の定式化は,微分可能分類関数を使用することができる。ロジスティック回帰とGaussカーネルSVMを用いて方法を実証した。が実際に変化させることができるという特徴,その各々が個々のコストを招くに発生する逆分類を制約している。累積変化(収支)の一定レベル内に収まることをこのような変化を提示した。筆者らの枠組はまたその値を作用の結果として変化(間接的に可変)特徴の推定を受け入れることができる。さらに,種々のアルゴリズム挙動をもたらす特徴値範囲を特定するための二つの方法を提案した。二自由に利用できるデータセットに提案手法を適用し,提案した感度解析に基づくベンチマーク法:学生の成績UCI機械学習リポジトリと実世界心血管疾患データセット。得られた結果は,提案フレームワークと方法の有効性と利点を実証した。Copyright 2018 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： 微分 ,  心血管疾患 ,  定式化 ,  *機械学習 ,  感度解析 ,  アルゴリズム ,  ラジカル ,  リポジトリ
準シソーラス用語： ベンチマーキング ,  Gaussカーネル ,  ロジスティック回帰分析 ,  欲張りアルゴリズム , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： パターン認識  (JE07000S) ,  システム・制御理論一般  (IA02010H)

タイトルに関連する用語 (5件)： 分類器 ,  予算 ,  制約 ,  分類 ,  フレームワーク