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J-GLOBAL ID：202002224368813083   整理番号：20A1632539

不均衡データのためのキャリブレーション技術の実験的研究【JST・京大機械翻訳】

An Experimental Investigation of Calibration Techniques for Imbalanced Data

著者 (5件)： Huang Lanlan (Business School, Sichuan University, Chengdu, China) ,  Zhao Junkai (Business School, Sichuan University, Chengdu, China) ,  Zhu Bing (Business School, Sichuan University, Chengdu, China) ,  Chen Hao (China Tobacco Guangxi Industrial Company, Ltd., Nanning, China) ,  Broucke Seppe Vanden (Department of Business Informatics and Operations Management, Universiteit Gent, Ghent, Belgium)
資料名： IEEE Access  (IEEE Access)
巻： 8  ページ： 127343-127352  発行年： 2020年 
JST資料番号： W2422A  ISSN： 2169-3536  資料種別： 逐次刊行物 (A)
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： キャリブレーションは,実際の応用における分類問題の正確な確率推定を得るために用いられる技術である。クラス不均衡は,キャリブレーション法の正確な確率を得る際にかなりの課題を創り出すことができる。しかし,以前の研究はこの問題にはほとんど注目されていない。本論文では,異なる不均衡シナリオにおけるいくつかの一般的なキャリブレーション法の実験的調査を提示した。いくつかの性能指標を考慮して,キャリブレーション性能の異なる側面を評価した。実験結果は,種々のキャリブレーション技術の性能は,計量と不均衡比の程度に依存することを示した。等張回帰は,パラメトリックおよび他の複雑なノンパラメトリック法よりも不均衡データセットに対して,より良い全体的性能を有した。しかし,それは,高度に不均衡なシナリオにおいて,実行不可能であった。本研究は,不均衡データセットのキャリブレーション法へのいくつかの洞察を提供し,クラス不均衡シナリオにおけるキャリブレーション法の将来の開発に対する基準となり得る。Copyright 2020 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *統計的推定 ,  ノンパラメトリック法
準シソーラス用語： 不均衡 ,  *不均衡データ ,  不均衡データセット ,  クラス不均衡 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 無線通信一般  (ND08010L)

タイトルに関連する用語 (3件)： 不均衡データ ,  キャリブレーション ,  実験的研究