Classification of high-dimensional mislabelled data and online algorithms for high-dimensional streaming data
Notice bibliographique
Résumé
Motivated by extensive discussions and applications of big data, we delve into the realm of sparse data, specifically high dimensional data characterised by a larger number of predictors than sample sizes. The advantages and challenges associated with high-dimensional data have been thoroughly discussed (Donoho et al., 2000). Our research primarily focuses on addressing the challenges on two prevalent domains: Classification with mislabelled data and Online algorithms for streaming data. To overcome these challenges, we incorporate regularisation methods and utilise Sure Independence Screening (SIS) and Iteratively Sure Independence Screening (ISIS) (Fan and Lv, 2008, Fan and Song, 2010). In Chapter 3, we introduce a two-step estimation method using resampling for classification with mislabelling, offering enhanced cost-effectiveness over conventional data cleansing. Simulations reveal that direct training on corrupted datasets leads classifiers like Logistic Regression (LR) to perform akin to random guessing. Our method greatly enhances LR classifier efficiency, matching the performance of classifiers on perfectly labelled datasets. Notably, our method aligns closely with the performance of the Bayes classifier in diverse contexts. Real data analysis, using a deliberately mislabelled Framingham Heart Study dataset, underscores our classifier’s superiority over one trained on raw data with mislabelling, comparable with one trained on impeccable data. In Chapter 4, we explore incremental algorithms for streaming data, focusing on Generalised Linear Models (GLMs). Our methodologies parallel offline techniques in both low and high-dimensional analyses but excel in computational efficiency. A highlight of our approach is the avoidance of storing specific data, optimising resources and boosting data security. Analysing data from the National Automotive Sampling System Crashworthiness Data System showcases our method’s superiority in estimation accuracy, variable selection, and model interpretation. Our technique significantly outperforms those neglecting variable selection and aligns with conventional offline methods.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,006 | 0,029 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,002 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».