کد مقاله | کد نشریه | سال انتشار | مقاله انگلیسی | نسخه تمام متن |
---|---|---|---|---|
404016 | 677381 | 2014 | 10 صفحه PDF | دانلود رایگان |
عنوان انگلیسی مقاله ISI
Semi-supervised learning of class balance under class-prior change by distribution matching
ترجمه فارسی عنوان
یادگیری نیمه نظارت بر تعادل کلاس در زیر تغییرات کلاس قبل از تطابق توزیع
دانلود مقاله + سفارش ترجمه
دانلود مقاله ISI انگلیسی
رایگان برای ایرانیان
موضوعات مرتبط
مهندسی و علوم پایه
مهندسی کامپیوتر
هوش مصنوعی
چکیده انگلیسی
In real-world classification problems, the class balance in the training dataset does not necessarily reflect that of the test dataset, which can cause significant estimation bias. If the class ratio of the test dataset is known, instance re-weighting or resampling allows systematical bias correction. However, learning the class ratio of the test dataset is challenging when no labeled data is available from the test domain. In this paper, we propose to estimate the class ratio in the test dataset by matching probability distributions of training and test input data. We demonstrate the utility of the proposed approach through experiments.
ناشر
Database: Elsevier - ScienceDirect (ساینس دایرکت)
Journal: Neural Networks - Volume 50, February 2014, Pages 110–119
Journal: Neural Networks - Volume 50, February 2014, Pages 110–119
نویسندگان
Marthinus Christoffel du Plessis, Masashi Sugiyama,