Relations among rankings, ROC analysis and calibration applied to machine learning / Relações entre ranking, análise ROC e calibração em aprendizado de máquina

AUTOR(ES)

Edson Takashi Matsubara

DATA DE PUBLICAÇÃO

2008

RESUMO

Aprendizado supervisionado tem sido principalmente utilizado para classificação. Neste trabalho são mostrados os benefícios do uso de rankings ao invés de classificação de exemplos isolados. Um rankeador é um algoritmo que ordena um conjunto de exemplos de tal modo que eles são apresentados do exemplo de maior para o exemplo de menor expectativa de ser positivo. Um ranking é o resultado dessa ordenação. Normalmente, um ranking é obtido pela ordenação do valor de confiança de classificação dado por um classificador. Este trabalho tem como objetivo procurar por novas abordagens para promover o uso de rankings. Desse modo, inicialmente são apresentados as diferenças e semelhanças entre ranking e classificação, bem como um novo algoritmo de ranking que os obtém diretamente sem a necessidade de obter os valores de confiança de classificação, esse algoritmo é denominado de LEXRANK. Uma área de pesquisa bastante importante em rankings é a análise ROC. O estudo de árvores de decisão e análise ROC é bastante sugestivo para o desenvolvimento de uma visualização da construção da árvore em gráficos ROC. Para mostrar passo a passo essa visualização foi desenvolvido uma sistema denominado PROGROC. Ainda do estudo de análise ROC, foi observado que a inclinação (coeficiente angular) dos segmentos que compõem o fecho convexo de curvas ROC é equivalente a razão de verossimilhança que pode ser convertida para probabilidades. Essa conversão é denominada de calibração por fecho convexo de curvas ROC que coincidentemente é equivalente ao algoritmo PAV que implementa regressão isotônica. Esse método de calibração otimiza Brier Score. Ao explorar essa medida foi encontrada uma relação bastante interessante entre Brier Score e curvas ROC. Finalmente, também foram explorados os rankings construídos durante o método de seleção de exemplos do algoritmo de aprendizado semi-supervisionado multi-descrição CO-TRAINING

ASSUNTO(S)

artificial intelligence calibration and semi-supervised learning machine learning análise roc rankings aprendizado de máquina roc analysis rankings calibração e aprendizado semi-supervisionado inteligência artificial

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