Conformalized Semi-supervised Random Forest for Classification and Abnormality Detection

Belangrijkste concepten

CSForest optimizes set-valued predictions for inliers and outliers under distributional shifts, outperforming state-of-the-art methods.

Samenvatting

The article introduces CSForest, a semi-supervised random forest classifier that enhances prediction accuracy and outlier detection by incorporating unlabeled test samples. It addresses distributional shifts in training and test data, providing a theoretical guarantee for true label coverage. Extensive experiments demonstrate CSForest's effectiveness in predicting inliers and detecting outliers across various datasets.

Introduction

Random Forests classifier assumes training and test samples from the same distribution.
Challenges in safety-critical scenarios due to discrepancies between training and test sets.

Conformal Prediction

Conformalization technique Jackknife+aB used for set-valued prediction C(x).
CSForest employs unlabeled test samples for enhanced accuracy and outlier detection.

Comparison with State-of-the-Art Methods

CSForest compared with synthetic examples and real-world datasets.
Highlights effective prediction of inliers and outlier detection unique to test data.

Related Work

Distribution Shift and Generalized Label Shift model discussed.
Comparison with BCOPS, DC, CRF, ACRF, and ACRFshift.

Experiments

Synthetic data and real-world data evaluations conducted.
Performance compared under different distributional shift settings.

Varying Sample Sizes

Comparison of methods under varying sample sizes.
CSForest and BCOPS outperform other methods for outlier detection.

Discussion

Future directions include exploring outlier detection with limited test samples.
Potential extension of CSForest under adversarial settings.

Statistieken

CSForest는 set-valued 예측을 최적화하여 inlier와 outlier를 효과적으로 처리합니다.
CSForest는 분포 변화에 대응하여 효과적인 예측을 제공하며 최신 기법을 능가합니다.

Citaten

"CSForest couples conformalization technique with semi-supervised tree ensembles for set-valued predictions."
"CSForest demonstrates robustness in covering true labels under varying degrees of data drift."

Belangrijkste Inzichten Gedestilleerd Uit

Conformalized Semi-supervised Random Forest for Classification and Abnormality Detection

by Yujin Han,Mi... om arxiv.org 03-01-2024

https://arxiv.org/pdf/2302.02237.pdf

Diepere vragen

어떻게 CSForest를 이용하여 극히 제한된 테스트 샘플로 이상치 탐지를 처리할 수 있을까요?

CSForest는 이상치 탐지를 위해 극히 제한된 테스트 샘플을 처리하는 방법으로 적응할 수 있습니다. 이를 위해 CSForest는 테스트 샘플의 한정된 수를 효과적으로 활용하여 이상치를 탐지하는 능력을 향상시킬 수 있습니다. 예를 들어, MNIST 데이터셋에서 테스트 셋에 대해 숫자 레이블 0-5에 대해 각각 5개의 샘플만 있는 경우를 고려해보겠습니다. 이러한 상황에서 CSForest는 이상치에 대해 약 60%의 평균 제2유형 오류를 달성하고, DC는 95%에 이르는 평균 제2유형 오류를 나타냅니다. 이는 CSForest가 작은 테스트 셋을 활용하는 능력을 강조하며, 극히 제한된 또는 심지어 단일 테스트 샘플을 다루는 가능성을 시사합니다.

What are the implications of relaxing the GLS model assumptions on CSForest's performance

GLS 모델 가정을 완화하는 것이 CSForest의 성능에 미치는 영향은 무엇인가요?
GLS 모델 가정을 완화하면 x|y의 변화가 허용되는 상황에서 CSForest의 성능에 영향을 미칠 수 있습니다. 이 경우, y의 분포와 x|y의 분포가 모두 변할 수 있다는 것을 전제로 하며, 이는 문제를 더욱 어렵고 명확하게 정의하기 어렵게 만듭니다. 향후 연구 방향으로는 GLS 모델을 완화하고 x|y의 작은 변화에 대해 제한된 작은 변화를 가정하는 방향으로 CSForest를 조사하여, 테스트 시간에 x|y에 대한 적대적이지만 작은 변화를 허용하는 적대적 환경에서 CSForest를 다루는 방법을 탐구할 수 있습니다.

How can CSForest be extended to handle adversarial settings with small perturbations in x|y

CSForest를 작은 x|y의 작은 변화에 대한 적대적 환경을 다루도록 확장하는 방법은 무엇인가요?
CSForest를 작은 x|y의 작은 변화에 대한 적대적 환경을 다루도록 확장하기 위한 한 가지 흥미로운 방향은 적대적이지만 작은 변화를 허용하는 적대적 환경에서 CSForest를 다루는 것입니다. 이를 위해 GLS 모델을 완화하고 x|y의 작은 변화에 대한 제한된 작은 변화를 가정하여 CSForest를 조사할 수 있습니다. 이러한 환경에서 CSForest를 확장함으로써 적대적인 설정에서의 이상치 탐지 능력을 향상시키고 모델의 견고성을 향상시킬 수 있습니다.