Positive-unlabeled (PU) learning deals with binary classification problems when only positive (P) and unlabeled (U) data are available. Many recent PU methods are based on neural networks, but little has been done to develop boosting algorithms for PU learning, despite boosting algorithms' strong performance on many fully supervised classification problems. In this paper, we propose a novel boosting algorithm, AdaPU, for PU learning. Similarly to AdaBoost, AdaPU aims to optimize an empirical exponential loss, but the loss is based on the PU data, rather than on positive-negative (PN) data. As in AdaBoost, we learn a weighted combination of weak classifiers by learning one weak classifier and its weight at a time. However, AdaPU requires a very different algorithm for learning the weak classifiers and determining their weights. This is because AdaPU learns a weak classifier and its weight using a weighted positive-negative (PN) dataset with some negative data weights $-$ the dataset is derived from the original PU data, and the data weights are determined by the current weighted classifier combination, but some data weights are negative. Our experiments showed that AdaPU outperforms neural networks on several benchmark PU datasets, including a large-scale challenging cyber security dataset.


翻译:当只有正(P)和无标(U)数据时,阳性(PU)学习涉及二进制分类问题。许多最近的PU方法以神经网络为基础,但是在开发促进PU学习的算法方面却做得很少,尽管在许多完全监督的分类问题上提高了算法的强效性。在本文中,我们提出了一个新的推进算法,AdaPU,用于PU学习。与AdaBoost一样,AdaPU的目标是优化实验性指数损失,但损失是基于PU数据,而不是正负负(PN)数据。在AdaBoost中,我们通过学习一个弱的分类器及其一次的重量,学会了弱分类器学习的推算法。然而,AdaPU需要一种非常不同的算法,用于学习弱的分类器并确定其重量。这是因为AdaPUPU用加权的正负负负负负指数数据集,数据集来自原PU数据,而不是正负负负数的(PN)数据。

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