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Learning nonlinear monotone classifiers using the Choquet Integral
In der jüngeren Vergangenheit hat das Lernen von Vorhersagemodellen, die eine monotone Beziehung zwischen Ein- und Ausgabevariablen garantieren, wachsende Aufmerksamkeit im Bereich des maschinellen Lernens erlangt. Besonders für flexible nichtlineare Modelle stellt die Gewährleistung der Monotonie e...
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| 第一著者: | |
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| フォーマット: | Dissertation |
| 言語: | 英語 |
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Philipps-Universität Marburg
2014
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| 主題: | |
| オンライン･アクセス: | PDFフルテキスト |
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| 要約: | In der jüngeren Vergangenheit hat das Lernen von Vorhersagemodellen, die eine monotone Beziehung zwischen Ein- und Ausgabevariablen garantieren, wachsende Aufmerksamkeit im Bereich des maschinellen Lernens erlangt. Besonders für flexible nichtlineare Modelle stellt die Gewährleistung der Monotonie eine große Herausforderung für die Umsetzung dar. Die vorgelegte Arbeit nutzt das Choquet Integral als mathematische Grundlage für die Entwicklung neuer Modelle für nichtlineare Klassifikationsaufgaben. Neben den bekannten Einsatzgebieten des Choquet-Integrals als flexible Aggregationsfunktion in multi-kriteriellen Entscheidungsverfahren, findet der Formalismus damit Eingang als wichtiges Werkzeug für Modelle des maschinellen Lernens. Neben dem Vorteil, Monotonie und Flexibilität auf elegante Weise mathematisch vereinbar zu machen, bietet das Choquet-Integral Möglichkeiten zur Quantifizierung von Wechselwirkungen zwischen Gruppen von Attributen der Eingabedaten, wodurch interpretierbare Modelle gewonnen werden können. In der Arbeit werden konkrete Methoden für das Lernen mit dem Choquet Integral entwickelt, welche zwei unterschiedliche Ansätze nutzen, die Maximum-Likelihood-Schätzung und die strukturelle Risikominimierung. Während der erste Ansatz zu einer Verallgemeinerung der logistischen Regression führt, wird der zweite mit Hilfe von Support-Vektor-Maschinen realisiert. In beiden Fällen wird das Lernproblem imWesentlichen auf die Parameter-Identifikation von Fuzzy-Maßen für das Choquet Integral zurückgeführt. Die exponentielle Anzahl von Freiheitsgraden zur Modellierung aller Attribut-Teilmengen stellt dabei besondere Herausforderungen im Hinblick auf Laufzeitkomplexität und Generalisierungsleistung. Vor deren Hintergrund werden die beiden Ansätze praktisch bewertet und auch theoretisch analysiert. Zudem werden auch geeignete Verfahren zur Komplexitätsreduktion und Modellregularisierung vorgeschlagen und untersucht. Die experimentellen Ergebnisse sind auch für anspruchsvolle Referenzprobleme im Vergleich mit aktuellen Verfahren sehr gut und heben die Nützlichkeit der Kombination aus Monotonie und Flexibilität des Choquet Integrals in verschiedenen Ansätzen des maschinellen Lernens hervor. |
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| DOI: | 10.17192/z2014.0358 |