分類結果を可視化するためのクラスマップ【JST・京大機械翻訳】

Raymaekers Jakob; Rousseeuw Peter J.; Hubert Mia

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202209655066900 整理番号：21P0041700

分類結果を可視化するためのクラスマップ【JST・京大機械翻訳】

Class maps for visualizing classification results

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発行年： 2020年07月28日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2021年05月19日
JST資料番号： O7000B 資料種別：プレプリント
記事区分：プレプリント発行国：アメリカ合衆国 (USA) 言語：英語 (EN)

※このプレプリント論文は学術誌に掲載済みです。なお、学術誌掲載の際には一部内容が変更されている可能性があります。

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】

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, , , , , 【Automatic Indexing@JST】

パターン認識 , 人工知能

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