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講演抄録/キーワード
講演名 2017-06-24 10:45
Positive-Unlabeled Learning with Non-Negative Risk Estimator
Ryuichi KiryoUniv. of Tokyo/RIKEN)・Gang NiuUniv. of Tokyo)・Masashi SugiyamaRIKEN/Univ. of TokyoIBISML2017-4
抄録 (和) From only emph{positive}~(P) and emph{unlabeled}~(U) data, a binary classifier can be trained with PU learning, in which the state of the art is emph{unbiased PU learning}. However, if its model is very flexible, its empirical risk on training data will go negative and we will suffer from serious overfitting. In this paper, we propose a emph{non-negative risk estimator} for PU learning. When being minimized, it is more robust against overfitting and thus we are able to train very flexible models given limited P data. Moreover, we analyze the emph{bias}, emph{consistency} and emph{mean-squared-error reduction} of the proposed risk estimator and the emph{estimation error} of the corresponding risk minimizer. Experiments show that the proposed risk estimator successfully fixes the overfitting problem of its unbiased counterparts. 
(英) From only emph{positive}~(P) and emph{unlabeled}~(U) data, a binary classifier can be trained with PU learning, in which the state of the art is emph{unbiased PU learning}. However, if its model is very flexible, its empirical risk on training data will go negative and we will suffer from serious overfitting. In this paper, we propose a emph{non-negative risk estimator} for PU learning. When being minimized, it is more robust against overfitting and thus we are able to train very flexible models given limited P data. Moreover, we analyze the emph{bias}, emph{consistency} and emph{mean-squared-error reduction} of the proposed risk estimator and the emph{estimation error} of the corresponding risk minimizer. Experiments show that the proposed risk estimator successfully fixes the overfitting problem of its unbiased counterparts.
キーワード (和) 教師付き学習 / 分類問題 / PU学習 / / / / /  
(英) Supervised Learning / Classification / Positive-Unlabeled Learning / PU Learning / / / /  
文献情報 信学技報, vol. 117, no. 110, IBISML2017-4, pp. 63-70, 2017年6月.
資料番号 IBISML2017-4 
発行日 2017-06-17 (IBISML) 
ISSN Print edition: ISSN 0913-5685    Online edition: ISSN 2432-6380
著作権に
ついて
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PDFダウンロード IBISML2017-4

研究会情報
研究会 NC IPSJ-BIO IBISML IPSJ-MPS  
開催期間 2017-06-23 - 2017-06-25 
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 2017-06-NC-BIO-IBISML-MPS 
本文の言語 英語 
タイトル(和)  
サブタイトル(和)  
タイトル(英) Positive-Unlabeled Learning with Non-Negative Risk Estimator 
サブタイトル(英)  
キーワード(1)(和/英) 教師付き学習 / Supervised Learning  
キーワード(2)(和/英) 分類問題 / Classification  
キーワード(3)(和/英) PU学習 / Positive-Unlabeled Learning  
キーワード(4)(和/英) / PU Learning  
キーワード(5)(和/英) /  
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) 木了 龍一 / Ryuichi Kiryo / キリョウ リュウイチ
第1著者 所属(和/英) 東京大学/理化学研究所 (略称: 東大/理研)
The University of Tokyo/RIKEN (略称: Univ. of Tokyo/RIKEN)
第2著者 氏名(和/英/ヨミ) ニウ ガン / Gang Niu / ニウ ガン
第2著者 所属(和/英) 東京大学 (略称: 東大)
The University of Tokyo (略称: Univ. of Tokyo)
第3著者 氏名(和/英/ヨミ) 杉山 将 / Masashi Sugiyama / スギヤマ マサシ
第3著者 所属(和/英) 理化学研究所/東京大学 (略称: 理研/東大)
RIKEN/The University of Tokyo (略称: RIKEN/Univ. of Tokyo)
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講演者 第1著者 
発表日時 2017-06-24 10:45:00 
発表時間 25分 
申込先研究会 IBISML 
資料番号 IBISML2017-4 
巻番号(vol) vol.117 
号番号(no) no.110 
ページ範囲 pp.63-70 
ページ数
発行日 2017-06-17 (IBISML) 


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