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J-GLOBAL ID：202202235522483622   整理番号：22A0979148

Yule-Simpson効果の存在:連続データによる実験【JST・京大機械翻訳】

Existence of the Yule-Simpson Effect: An Experiment with Continuous Data

著者 (6件)： Sharma Rahul (Tallinn University of Technology,Information Systems Group,Tallinn,Estonia) ,  Kaushik Minakshi (Tallinn University of Technology,Information Systems Group,Tallinn,Estonia) ,  Peious Sijo Arakkal (Tallinn University of Technology,Information Systems Group,Tallinn,Estonia) ,  Shahin Mahtab (Tallinn University of Technology,Information Systems Group,Tallinn,Estonia) ,  Vidyarthi Ankit. (Jaypee Institute of Information Technology,Noida,India) ,  Draheim Dirk. (Tallinn University of Technology,Information Systems Group,Tallinn,Estonia)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2022  号： Confluence  ページ： 351-355  発行年： 2022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： 今日の世界では,人工知能ベースのスマートアプリケーションとスマート医療機器が,大きなデータベースの訓練データセットで開発されている。しかし,機械学習モジュールを訓練するために使用される訓練データセットが不正確であり,統計的パラドックスを持つ。統計的パラドックスは,データにおいて観察するために複雑であるが,あらゆる訓練データセットにおいて解析するために非常に重要である。本論文では,Simpsonのパラドックスとその様々なデータセットへの影響を論じた。著者らは,Simpsonのパラドックスが様々なデータにおいてより一般的であり,それが有害な結果によって潜在的に誤った結論に導くことを示した。Simpsonのパラドックスの数学的解析を行い,連続データに対するその影響を解析した。実世界と合成データセットに関する実験は,パラドックスが大きなデータに大きく影響することを明確に示した。Copyright 2022 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： データベース ,  人工知能 ,  *逆理 ,  応用プログラム ,  機械学習
準シソーラス用語： 訓練データ , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (1件)： 実験