ランキングSVMの近似に基づく効率的なAUC最大化(第15回情報論的学習理論ワークショップ)
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概要
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The formulation of Ranking SVMs is popular for maximizing AUC scores. More precisely, the formulation is given as a hard/soft margin optimization over pn pairs of p positive and n negative instances. Directly solving the problem is impractical since we have to deal with a sample of size pn, which is quadratically larger than the original sample size p+n. In this paper, we propose (approximate) reduction methods from the hard/soft margin optimization over pn pairs to variants of hard/soft margin optimization over p+n instances. The resulting classifiers of our methods are guaranteed to have a certain amount of margin over pn pairs.
- 2012-10-31
著者
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