講演抄録/キーワード |
講演名 |
2014-11-18 15:00
[ポスター講演]Learning from Positive and Unlabeled Data 1: Classifier Training and Theoretical Analysis ○Marthinus Christoffel du Plessis(Univ. of Tokyo)・Gang Niu(Baidu)・Masashi Sugiyama(Univ. of Tokyo) IBISML2014-65 |
抄録 |
(和) |
(事前公開アブストラクト) Learning a classifier from positive and unlabeled data is an important class of classification problems that are conceivable in many practical applications. In this paper, we first show that this problem can be solved by cost-sensitive learning between positive and unlabeled data, using an estimate of the class prior of the unlabeled data. Then we reveal that convex surrogate loss functions such as the hinge loss lead to a wrong classification boundary due to an intrinsic bias, and show that the use of non-convex loss functions such as the ramp loss is essential to avoid this problem. We next analyze the excess risk when the class prior is estimated from data, and show that the classification accuracy is not sensitive to class prior estimation if the unlabeled data is dominated by the positive data (this is naturally satisfied in inlier-based outlier detection because inliers are dominant in the unlabeled dataset). Finally, we provide generalization error bounds and show that, when the number of positive and unlabeled samples are the same, the generalization error of learning only from positive and unlabeled samples is no worse than 2sqrt(2) times the fully supervised case. These theoretical findings are also validated through experiments. |
(英) |
(Advance abstract in Japanese is available) |
キーワード |
(和) |
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文献情報 |
信学技報, vol. 114, no. 306, IBISML2014-65, pp. 227-233, 2014年11月. |
資料番号 |
IBISML2014-65 |
発行日 |
2014-11-10 (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 |
IBISML2014-65 |
研究会情報 |
研究会 |
IBISML |
開催期間 |
2014-11-17 - 2014-11-19 |
開催地(和) |
名古屋大学 |
開催地(英) |
Nagoya Univ. |
テーマ(和) |
情報論的学習理論ワークショップ(IBIS2014) |
テーマ(英) |
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講演論文情報の詳細 |
申込み研究会 |
IBISML |
会議コード |
2014-11-IBISML |
本文の言語 |
英語 |
タイトル(和) |
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サブタイトル(和) |
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タイトル(英) |
Learning from Positive and Unlabeled Data 1: Classifier Training and Theoretical Analysis |
サブタイトル(英) |
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第1著者 氏名(和/英/ヨミ) |
Marthinus Christoffel du Plessis / Marthinus Christoffel du Plessis / |
第1著者 所属(和/英) |
東京大学 (略称: 東大)
University of Tokyo (略称: Univ. of Tokyo) |
第2著者 氏名(和/英/ヨミ) |
Gang Niu / Gang Niu / |
第2著者 所属(和/英) |
Baidu Inc. (略称: Baidu)
Baidu Inc. (略称: Baidu) |
第3著者 氏名(和/英/ヨミ) |
杉山 将 / Masashi Sugiyama / |
第3著者 所属(和/英) |
東京大学 (略称: 東大)
University of Tokyo (略称: Univ. of Tokyo) |
第4著者 氏名(和/英/ヨミ) |
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講演者 |
第1著者 |
発表日時 |
2014-11-18 15:00:00 |
発表時間 |
180分 |
申込先研究会 |
IBISML |
資料番号 |
IBISML2014-65 |
巻番号(vol) |
vol.114 |
号番号(no) |
no.306 |
ページ範囲 |
pp.227-233 |
ページ数 |
7 |
発行日 |
2014-11-10 (IBISML) |
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