WEKO3
アイテム
Estimator for generalization performance of machine learning model trained by biased data collected from multiple references
https://kagawa-u.repo.nii.ac.jp/records/2000740
https://kagawa-u.repo.nii.ac.jp/records/200074085642d5c-73d2-42c9-820c-e6ad5d827a14
名前 / ファイル | ライセンス | アクション |
---|---|---|
![]() |
Item type | 学術雑誌論文 / Journal Article(1) | |||||||||||||||||||||
---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
公開日 | 2025-02-27 | |||||||||||||||||||||
タイトル | ||||||||||||||||||||||
タイトル | Estimator for generalization performance of machine learning model trained by biased data collected from multiple references | |||||||||||||||||||||
言語 | en | |||||||||||||||||||||
言語 | ||||||||||||||||||||||
言語 | eng | |||||||||||||||||||||
資源タイプ | ||||||||||||||||||||||
資源タイプ識別子 | http://purl.org/coar/resource_type/c_6501 | |||||||||||||||||||||
資源タイプ | journal article | |||||||||||||||||||||
識別子 | ||||||||||||||||||||||
識別子 | https://doi.org/10.1111/mice.12992 | |||||||||||||||||||||
識別子タイプ | DOI | |||||||||||||||||||||
アクセス権 | ||||||||||||||||||||||
アクセス権 | open access | |||||||||||||||||||||
アクセス権URI | http://purl.org/coar/access_right/c_abf2 | |||||||||||||||||||||
著者 |
岡﨑, 百合子
× 岡﨑, 百合子
× 岡﨑, 慎一郎
|
|||||||||||||||||||||
抄録 | ||||||||||||||||||||||
内容記述タイプ | Abstract | |||||||||||||||||||||
内容記述 | データに偏りが生じている場合におけるAI・機械学習モデルを対象にした、新しい妥当性検証法を発案した。実務において事前に想定した精度が現場で発揮されないという問題が検証方法に由来していることを提示し、正味の機械学習モデルの実力を評価することに成功した。 | |||||||||||||||||||||
言語 | ja | |||||||||||||||||||||
抄録 | ||||||||||||||||||||||
内容記述タイプ | Abstract | |||||||||||||||||||||
内容記述 | The data acquired in civil engineering tasks often involve high acquisition costs, and the available datasets tend to have a limited number of samples and are highly biased. To estimate the performance of machine learning models, k-fold cross-validation (k-CV) is widely used. However, if only limited data are available and the data distribution is biased, k-CV tends to overestimate the performance for practical applications. This study proposed a new estimator, leave one reference out and k-CV (LORO-k-CV), to determine the practical performance of machine learning models, that is, the generalization performance for population data in the target task, in case data are collected by multiple references resulting in biased data. LORO-k-CV is a combination of a new concept, LORO-CV, that estimates the performance in the extrapolation region of the training data without human intervention and k-CV, considering the ratio of the interpolation and extrapolation regions. The efficacy of LORO-k-CV was validated with its application to the regression task for the chloride-ion concentration of concrete structures. To more specifically demonstrate the advantages of LORO-k-CV in model construction, the feature selections were conducted using both k-CV and LORO-k-CV methods. These results revealed that LORO-k-CV can effectively construct a model with improved generalization performance even from the same data in cases where data are collected by multiple references, resulting in biased data. | |||||||||||||||||||||
言語 | en | |||||||||||||||||||||
書誌情報 |
en : Computer-aided civil and infrastructure engineering 巻 38, 号 15, p. 2145-2162, 発行日 2023-03-10 |
|||||||||||||||||||||
出版者 | ||||||||||||||||||||||
出版者 | Wiley | |||||||||||||||||||||
言語 | en | |||||||||||||||||||||
ISSN | ||||||||||||||||||||||
収録物識別子タイプ | EISSN | |||||||||||||||||||||
収録物識別子 | 1467-8667 | |||||||||||||||||||||
書誌レコードID | ||||||||||||||||||||||
収録物識別子タイプ | NCID | |||||||||||||||||||||
収録物識別子 | AA11725394 | |||||||||||||||||||||
権利 | ||||||||||||||||||||||
言語 | en | |||||||||||||||||||||
権利情報 | © 2023 The Authors. Computer-Aided Civil and Infrastructure Engineering published by Wiley Periodicals LLC on behalf of Editor. | |||||||||||||||||||||
権利 | ||||||||||||||||||||||
言語 | en | |||||||||||||||||||||
権利情報Resource | http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/ | |||||||||||||||||||||
権利情報 | This is an open access article under the terms of the Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivs License, which permits use and distribution in any medium,provided the original work is properly cited, the use is non-commercial and no modifications or adaptations are made. | |||||||||||||||||||||
助成情報 | ||||||||||||||||||||||
識別子タイプ | Crossref Funder | |||||||||||||||||||||
助成機関識別子 | https://doi.org/10.13039/501100007330 | |||||||||||||||||||||
助成機関名 | 国土交通省 | |||||||||||||||||||||
言語 | ja | |||||||||||||||||||||
助成機関名 | Ministry of Land, Infrastructure, Transport and Tourism | |||||||||||||||||||||
言語 | en | |||||||||||||||||||||
言語 | ja | |||||||||||||||||||||
プログラム情報 | 政策課題解決型技術開発公募(一般タイプ) | |||||||||||||||||||||
言語 | en | |||||||||||||||||||||
プログラム情報 | Construction Technology Research and Development Grant Program | |||||||||||||||||||||
研究課題番号 | JPJ000094 | |||||||||||||||||||||
研究課題番号タイプ | JGN | |||||||||||||||||||||
研究課題名 | 超小型赤外分光カメラと磁気センシングの融合によるコンクリート構造物の完全非破壊による劣化診断 | |||||||||||||||||||||
言語 | ja | |||||||||||||||||||||
助成情報 | ||||||||||||||||||||||
識別子タイプ | ISNI | |||||||||||||||||||||
助成機関識別子 | https://isni.org/isni/0000000417571555 | |||||||||||||||||||||
助成機関名 | 土木学会 | |||||||||||||||||||||
言語 | ja | |||||||||||||||||||||
助成機関名 | Japan Society of Civil Engineers | |||||||||||||||||||||
言語 | en | |||||||||||||||||||||
言語 | ja | |||||||||||||||||||||
プログラム情報 | インフラマネジメント技術国際展開研究助成 | |||||||||||||||||||||
言語 | en | |||||||||||||||||||||
プログラム情報 | Research Grant for International Development of Infrastructure Management Technology | |||||||||||||||||||||
研究課題番号URI | https://committees.jsce.or.jp/opcet_sip/node/29 | |||||||||||||||||||||
研究課題番号 | 2020–5 | |||||||||||||||||||||
研究課題名 | 非破壊検査を駆使したインフラの塩害劣化に対する評価技術の海外展開と社会実装 | |||||||||||||||||||||
言語 | ja | |||||||||||||||||||||
論文ID(NAID) | ||||||||||||||||||||||
関連タイプ | isIdenticalTo | |||||||||||||||||||||
識別子タイプ | CRID | |||||||||||||||||||||
関連識別子 | https://cir.nii.ac.jp/crid/1360865125953000192 | |||||||||||||||||||||
著者版フラグ | ||||||||||||||||||||||
出版タイプ | VoR | |||||||||||||||||||||
出版タイプResource | http://purl.org/coar/version/c_970fb48d4fbd8a85 |