Regression by Re-Ranking

Autor(es)

Goncalves, Filipe Marcel Fernandes ; Pedronette, Daniel Carlos Guimaraes ; Torres, Ricardo da Silva

• Tipo de documento: Artigo Científico
• Fonte: PATTERN RECOGNITION; v. 140, p. 17-pg., 2023-04-09.

Resumo

Several approaches based on regression have been developed in the past few years with the goal of im-proving prediction results, including the use of ranking strategies. Re-ranking has been exploited and suc-cessfully employed in several applications, improving rankings by encoding the manifold structure and re-defining distances among elements from a dataset. Despite the promising results observed, re-ranking has not been evaluated in regressions tasks. This paper proposes a novel, generic, and customizable frame-work entitled Regression by Re-ranking (RbR), which explores the ability of re-ranking algorithms in deter-mining relevant rankings of objects in prediction tasks. The framework relies on the integration of a base regressor, unsupervised re-ranking learning techniques, and predictions associated with nearest neigh-bours weighted according to their ranking positions. The RbR framework was evaluated under a rigorous experimental protocol and presented significant results in improving the prediction when compared to state-of-the-art approaches.(c) 2023 Elsevier Ltd. All rights reserved. (AU)

• Processo FAPESP: 13/50155-0 - Combining new technologies to monitor phenology from leaves to ecosystems
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• Modalidade de apoio: Auxílio à Pesquisa - Programa de Pesquisa sobre Mudanças Climáticas Globais - PITE
• Processo FAPESP: 18/15597-6 - Aplicação e investigação de métodos de aprendizado não-supervisionado em tarefas de recuperação e classificação
• Beneficiário: Daniel Carlos Guimarães Pedronette
• Modalidade de apoio: Auxílio à Pesquisa - Jovens Pesquisadores - Fase 2
• Processo FAPESP: 14/12236-1 - AnImaLS: Anotação de Imagem em Larga Escala: o que máquinas e especialistas podem aprender interagindo?
• Beneficiário: Alexandre Xavier Falcão
• Modalidade de apoio: Auxílio à Pesquisa - Temático
• Processo FAPESP: 16/50250-1 - O segredo de jogar futebol: Brasil versus Holanda
• Beneficiário: Sergio Augusto Cunha
• Modalidade de apoio: Auxílio à Pesquisa - Temático
• Processo FAPESP: 15/24494-8 - Comunicação e processamento de big data em nuvens e névoas computacionais
• Beneficiário: Nelson Luis Saldanha da Fonseca
• Modalidade de apoio: Auxílio à Pesquisa - Temático
• Processo FAPESP: 17/25908-6 - Aprendizado fracamente supervisionado para análise de vídeos no domínio comprimido em tarefas de recuperação e classificação para alertas visuais
• Beneficiário: João Paulo Papa
• Modalidade de apoio: Auxílio à Pesquisa - Parceria para Inovação Tecnológica - PITE
• Processo FAPESP: 17/20945-0 - EMU concedido no processo 16/50250-1: local positioning system
• Beneficiário: Sergio Augusto Cunha
• Modalidade de apoio: Auxílio à Pesquisa - Programa Equipamentos Multiusuários