抄録/ポイント:
抄録/ポイント
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分類は統計と機械学習の主要なツールである。分類法は,まず,与えられたクラス(ラベル)を持つオブジェクトの訓練集合を,これらのクラスの1つに新しいオブジェクトを割り当てるという目標で,最初に処理する。訓練データまたはテストデータ上で得られた予測方法を実行するとき,オブジェクトが与えられたラベルと異なるクラスに存在することが予測される。これは時々ラベルバイアスと呼ばれ,オブジェクトが誤ラベルされたかどうかの疑問を提起する。提案したクラスマップは,オブジェクトが代替クラスに属する確率,与えられたクラスにおける他のオブジェクトからどの程度離れているか,およびいくつかのオブジェクトがすべてのクラスから離れているかどうかを反映する。目標は,データの洞察を得るために,分類結果の側面を可視化することである。ディスプレイは,判別分析,k-最近傍分類器,サポートベクトルマシン,ロジスティック回帰,および結合ペアワイズ分類のために構築される。いくつかのベンチマークデータセットで,いくつかの画像とテキストを含む。【JST・京大機械翻訳】