弱教師付きAUC最適化: 統一的な部分AUC手法

本研究は、様々な弱教師付き学習シナリオにおけるAUC最適化問題を統一的に扱うWSAUCフレームワークを提案する。WSAUCでは、汚染されたデータセットに対するAUCリスクの最小化問題を共通の定式化として扱い、理論的な整合性を示す。さらに、ロバストなAUC最適化のために新しい部分AUC指標であるreversed partial AUC (rpAUC)を導入し、様々な弱教師付き学習問題に適用可能な統一的な解決策を提供する。