文献

J-GLOBAL ID：202002264561629454   整理番号：20A1036695

不均衡なクラス分布のためのマスク-Sによる再ラベリング【JST・京大機械翻訳】

Relabeling with Mask-S for Imbalanced Class Distribution

著者 (3件)： Hung Bui Duong (Trade Union University, Hanoi, Vietnam) ,  Anh Dao Nam (Hanoi National University of Education, Hanoi, Vietnam) ,  Tho Dang Xuan (Electric Power University, Hanoi, Vietnam)
資料名： Advances in Intelligent Systems and Computing  (Advances in Intelligent Systems and Computing)
巻： 1013  ページ： 31-41  発行年： 2019年 
JST資料番号： W5075A  ISSN： 2194-5357  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： ドイツ (DEU)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 本論文では,確率モデルにおけるクラス不均衡表現を進化させて,学習データの分布をバランスさせるためのロバストで適格な方法を実現する方法を検討した。著者らは,サンプルの近傍関係を結合することによって,データレベルにおける不均衡の挑戦的な問題に取り組んで,k-Nearest Neighorsアルゴリズムの適応可能なモデルにおけるクラス不均衡の条件を検討した。逆不均衡クラスにおけるサンプルとの近傍関係を研究し,少数クラスサンプルに対する期待される分布を与えた。それを用いて,分類性能を実現する大多数クラスの隣接サンプルのラベルを調整し,与えられた不均衡ベンチマークデータセットにより持続した。実験は,著者らの方法がデータタイプの変化に適合することができることを示した。従って,データに対する一般的分類の側面を支援する機械学習技術は,クラス不均衡のような特定の重大な側面を強制することを継続すると結論した。Copyright Springer Nature Singapore Pte Ltd. 2020 Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *アルゴリズム ,  確率モデル ,  データ型 ,  ロバスト性
準シソーラス用語： *不均衡 ,  学習データ ,  機械学習技術 ,  クラス不均衡 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (4件)： クラス ,  分布 ,  マスク ,  ラベリング