| 講演名 | 2020-03-11 Calibrated Surrogate Maximization of Linear-Fractional Utility in Binary Classification 包 含(東大/理研), 杉山 将(理研/東大), |
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| 抄録(和) | Complex classification performance metrics such as the F-measure and Jaccard index are often used to handle class imbalance. They are not endowed with M-estimation, which makes optimization hard. We consider a family named linear-fractional metrics and propose methods to directly maximize performance objectives via a calibrated surrogate, which is a tractable yet consistent lower-bound of the original objectives. |
| 抄録(英) | Complex classification performance metrics such as the F-measure and Jaccard index are often used to handle class imbalance. They are not endowed with M-estimation, which makes optimization hard. We consider a family named linear-fractional metrics and propose methods to directly maximize performance objectives via a calibrated surrogate, which is a tractable yet consistent lower-bound of the original objectives. |
| キーワード(和) | |
| キーワード(英) | binary classificationF-measureJaccard indexsurrogate lossclassification calibrationcalibrated surrogate loss |
| 資料番号 | IBISML2019-43 |
| 発行日 | 2020-03-03 (IBISML) |
| 研究会情報 | |
| 研究会 | IBISML |
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| 開催期間 | 2020/3/10(から2日開催) |
| 開催地（和） | 京都大学 |
| 開催地（英） | Kyoto University |
| テーマ（和） | 機械学習一般 新型コロナウイルスの感染拡大防止のため本研究会は開催を中止します |
| テーマ（英） | Machine learning, etc. |
| 委員長氏名（和） | 鹿島 久嗣(京大) |
| 委員長氏名（英） | Hisashi Kashima(Kyoto Univ.) |
| 副委員長氏名（和） | 杉山 将(東大) / 津田 宏治(東大) |
| 副委員長氏名（英） | Masashi Sugiyama(Univ. of Tokyo) / Koji Tsuda(Univ. of Tokyo) |
| 幹事氏名（和） | 竹内 一郎(名工大) / 神嶌 敏弘(産総研) |
| 幹事氏名（英） | Ichiro Takeuchi(Nagoya Inst. of Tech.) / Toshihiro Kamishima(AIST) |
| 幹事補佐氏名（和） | 岩田 具治(NTT) / 大羽 成征(京大) |
| 幹事補佐氏名（英） | Tomoharu Iwata(NTT) / Shigeyuki Oba(Kyoto Univ.) |
| 講演論文情報詳細 | |
| 申込み研究会 | Technical Committee on Infomation-Based Induction Sciences and Machine Learning |
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| 本文の言語 | ENG |
| タイトル（和） | |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Calibrated Surrogate Maximization of Linear-Fractional Utility in Binary Classification |
| サブタイトル（和） | |
| キーワード(1)（和/英） | / binary classificationF-measureJaccard indexsurrogate lossclassification calibrationcalibrated surrogate loss |
| 第 1 著者 氏名（和/英） | 包 含 / Han Bao |
| 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） | 杉山 将 / Masashi Sugiyama |
| 第 2 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) |
| 発表年月日 | 2020-03-11 |
| 資料番号 | IBISML2019-43 |
| 巻番号（vol） | vol.119 |
| 号番号（no） | IBISML-476 |
| ページ範囲 | pp.71-78(IBISML), |
| ページ数 | 8 |
| 発行日 | 2020-03-03 (IBISML) |