二进制量化和数据集变化：实验调查

Oct, 2023

二进制量化和数据集变化：实验调查

Binary Quantification and Dataset Shift: An Experimental Investigation

Pablo González, Alejandro Moreo, Fabrizio Sebastiani

TL;DR在这项研究中，我们通过实验分析了当前的定量化算法在不同类型的数据集偏移下的行为，以识别现有方法的局限性，并为开发更广泛适用的方法铺平道路。我们通过提出细粒度的数据集偏移类型分类，建立受这些偏移类型影响的数据集生成协议，并在生成的数据集上测试现有的定量化方法。研究结果表明，许多已被发现对于先验概率偏移具有鲁棒性的定量化方法对于其他类型的数据集偏移可能不具备鲁棒性。此外，没有发现任何现有的定量化方法能够对我们在实验中模拟的所有数据集偏移类型具备足够的鲁棒性。

Abstract

quantification is the supervised learning task that consists of training predictors of the class prevalence values of sets of unlabelled data, and is of special interest when the labelled data on which the predictor has been trained and the unlabelled data are not IID, i.e., suffer fro

quantification dataset shift prior probability shift fine-grained taxonomy robustness

发现论文，激发创造

现场量化：数据集和基准

本研究在野外应用于海洋生态学两个大规模数据集，并研究了文献中的若干量化方法，特别是表明了在有限的数据下深度神经网络可以胜过其他方法。

Oct, 2015

多元损失函数的文本量化器优化

本研究旨在探讨采用结构化预测的有监督学习模型解决量化问题，通过在 5500 个二进制高维数据集上实验，证明该方法比现有的量化方法更准确、更稳定、更高效。

Feb, 2015

数据集转化诊断的统一框架

介绍了使用统一框架来检测数据移位类型并量化其强度，以便改进预测方法，可用于分类和回归任务。

May, 2022

双质量学习：处理封闭集分布转变的算法设计框架

用弱监督数据和数据集变化训练机器学习模型仍然具有挑战性。在这两种情况下设计算法的探索尚不多见，并且现有算法不能始终处理最复杂的分布变化。我们认为，双质数据设置是设计这类算法的合适框架。我们提出了两种方法，一种受到标签噪声文献的启发，另一种受到协变量变换文献的启发，用于双质学习。我们在许多真实数据集上使用两种新方法对概念漂移和类条件变化进行了合成，并开展了一些讨论，评估双质学习算法在分布变化下的鲁棒性仍然是未来研究的一个有趣问题。

Aug, 2023

量化问题的在线优化方法

本研究提出了用于优化量化特定的性能参数的首批在线随机算法，其对于多变量优化的理论具有最优的收敛性，并通过实验验证，相对于现有的算法，能够更好地对性能参数进行优化。

May, 2016

在先验概率转移下最小化量词方差

通过研究二元预测问题、先验概率转移及基础分类器的优化策略，本文确定其最大似然估计量的渐近方差，发现其与特征下类别标签的 Brier 得分相关，并点明了训练基础分类器的方法以最优化训练集和测试集的 Brier 得分。

Jul, 2021

评估数据集偏移下模型预测不确定性的可信度

以大量分类问题为基础，对现有现代机器学习方法中不同的贝叶斯和非贝叶斯概率量化预测不确定性的方法进行了评估，发现一些基于模型边缘化的方法在广泛的任务领域内表现出令人惊讶的强大效果。

Jun, 2019

基于正则化的排序量化方法

分类量化的研究在近年来获得了更多的关注，但是大部分的研究都集中在二分类和多分类问题上，很少研究有序情况下的分类量化。本文主要贡献有三点：首先，我们创建了两个新的有序分类量化数据集，弥补了之前数据集的不足；其次，我们对现有的有序分类量化算法进行了实验比较，将来自数据挖掘和天体物理学等不同研究领域的算法作者集于一身；第三，我们提出了一种新的正则化的有序分类量化算法，在实验中优于现有算法。我们的算法在性能上取得了提升，关键原因是我们的正则化方法防止了在实际应用中不合理的有序估计，因为我们假设有序分布在实践中趋于平滑，我们通过多个实际应用案例对此假设进行了非正式验证。

Oct, 2023

Shifts: 多个大规模任务中的真实分布转移数据集

本研究提出了 Shifts 数据集，用于评估不确定性预测和对分布偏移的鲁棒性，并提供了基线结果和任务描述。

Jul, 2021

基于直方图的置换不变网络的量化

本研究探讨了深度神经网络在量化任务中的应用，并提出了适用于量化问题的基于直方图的无重排不变表示的新型神经架构 HistNetQ。通过实验结果表明，HistNetQ 在量化问题上优于其他用于集合处理的深度神经架构和现有的量化方法，具有不需要训练示例的标签但仅需要训练数据集中的流行度值的能力，并且能够优化任何自定义的量化相关损失函数。

Mar, 2024