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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2016-07-06 10:25 不均衡な2値分類のための半教師あり学習法 ○藤野昭典・上田修功（NTT）  IBISML2016-3 |
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| 抄録 | （和） | 本稿では，正例と負例のサンプル数が不均衡な2値分類に対処する半教師あり学習法を提案する．不均衡な2値分類のタスクでは，性能評価の指標の一つとしてROC曲線に基づくAUC値がよく用いられており，ラベルありサンプルに対するAUC値を最大化するように2値分類器を学習させる教師あり学習の手法が開発されてきた．提案法では，AUC最大化学習と生成モデルを組み合わせることで，ラベルありサンプルに対して大きなAUC値を与え，ラベルなしサンプルから得られる分布情報を生成モデルを用いて効果的に学習する分類器を設計する．提案法の効果を確認するため，生成モデルとしてナイーブベイズモデルを用いてテキスト分類に適用した．2つのベンチマークデータを用いた評価実験で従来の識別モデル，生成モデル，両モデルのハイブリッドに基づく半教師あり学習法と比較した結果，不均衡な2値分類の問題に対して，提案法では高い汎化性能をもつ分類器が得られることを確認した．また，半教師ありAUC最大化学習に生成モデルを用いることの効果を実験で確認した． |
| （英） | This paper presents a semi-supervised learning method for imbalanced binary classification where the number of positive samples differs largely from that of negative samples. The area under the ROC curve (AUC) is often used as an effective measure for evaluating binary classifiers in such imbalanced tasks, and thus AUC-optimized classifiers have been developed which were trained to maximize an AUC value measured on a labeled sample set. The proposed method utilizes generative models for assisting the incorporation of unlabeled samples in AUC-optimized classifiers. We applied the proposed method to text classification by employing a naive Bayes model as the generative model. Using two benchmark datasets, we confirmed experimentally that the proposed method was more useful for imbalanced binary classification than conventional semi-supervised learning methods based on discriminative, generative, and those hybrid models. We also confirmed the effect of using generative models for semi-supervised learning of AUC-optimized classifiers. | |
| キーワード | （和） | 半教師あり学習 / AUC最大化 / 生成モデル / ナイーブベイズモデル / テキスト分類 / / / |
| （英） | Semi-supervised Learning / AUC Maximization / Generative Model / Naive Bayes Model / Text Classification / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 116, no. 121, IBISML2016-3, pp. 195-200, 2016年7月. | |
| 資料番号 | IBISML2016-3 | |
| 発行日 | 2016-06-28 (IBISML) | |
| ISSN | Print edition: ISSN 0913-5685 Online edition: ISSN 2432-6380 | |
| 著作権に ついて |
技術研究報告に掲載された論文の著作権は電子情報通信学会に帰属します．(許諾番号：10GA0019/12GB0052/13GB0056/17GB0034/18GB0034) | |
| PDFダウンロード | IBISML2016-3 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | NC IPSJ-BIO IBISML IPSJ-MPS |
| 開催期間 | 2016-07-04 - 2016-07-06 |
| 開催地（和） | 沖縄科学技術大学院大学 |
| 開催地（英） | Okinawa Institute of Science and Technology |
| テーマ（和） | 機械学習によるバイオデータマインニング、一般 |
| テーマ（英） | Machine Learning Approach to Biodata Mining, and General |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | IBISML |
| 会議コード | 2016-07-NC-BIO-IBISML-MPS |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | 不均衡な2値分類のための半教師あり学習法 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | A Semi-supervised Learning Method for Imbalanced Binary Classification |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | 半教師あり学習 / Semi-supervised Learning |
| キーワード(2)（和/英） | AUC最大化 / AUC Maximization |
| キーワード(3)（和/英） | 生成モデル / Generative Model |
| キーワード(4)（和/英） | ナイーブベイズモデル / Naive Bayes Model |
| キーワード(5)（和/英） | テキスト分類 / Text Classification |
| キーワード(6)（和/英） | / |
| キーワード(7)（和/英） | / |
| キーワード(8)（和/英） | / |
| 第1著者 氏名（和/英/ヨミ） | 藤野 昭典 / Akinori Fujino / フジノ アキノリ |
| 第1著者 所属（和/英） | 日本電信電話株式会社 (略称： NTT) Nippon Telegraph and Telephone Corporation (略称： NTT) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 上田 修功 / Naonori Ueda / ウエダ ナオノリ |
| 第2著者 所属（和/英） | 日本電信電話株式会社 (略称： NTT) Nippon Telegraph and Telephone Corporation (略称： NTT) |
| 第3著者 氏名（和/英/ヨミ） | / / |
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| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2016-07-06 10:25:00 |
| 発表時間 | 25分 |
| 申込先研究会 | IBISML |
| 資料番号 | IBISML2016-3 |
| 巻番号（vol） | vol.116 |
| 号番号（no） | no.121 |
| ページ範囲 | pp.195-200 |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2016-06-28 (IBISML) |
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