論文の概要: On the consistency of supervised learning with missing values

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/1902.06931v4
• Date: Thu, 7 Mar 2024 09:27:39 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-03-10 19:39:55.713121
• Title: On the consistency of supervised learning with missing values
• Title（参考訳）: 教師付き学習と欠落値の整合性について
• Authors: Julie Josse (CMAP, XPOP), Jacob M. Chen, Nicolas Prost (CMAP, XPOP, PARIETAL), Ga\"el Varoquaux (PARIETAL), Erwan Scornet (X, CMAP, SU)
• Abstract要約: 多くのアプリケーション設定において、データは分析を難しくするエントリを欠いている。 ここでは、教師あり学習の設定について考察する。トレーニングデータとテストデータの両方に、欠落した値が現れるときにターゲットを予測する。 予測における2つのアプローチの整合性を示す。顕著な結果として,学習前の平均値が欠落した値が情報的でない場合には,その平均値が一貫するなど,一定値で計算する方法が広く用いられている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In many application settings, the data have missing entries which make analysis challenging. An abundant literature addresses missing values in an inferential framework: estimating parameters and their variance from incomplete tables. Here, we consider supervised-learning settings: predicting a target when missing values appear in both training and testing data. We show the consistency of two approaches in prediction. A striking result is that the widely-used method of imputing with a constant, such as the mean prior to learning is consistent when missing values are not informative. This contrasts with inferential settings where mean imputation is pointed at for distorting the distribution of the data. That such a simple approach can be consistent is important in practice. We also show that a predictor suited for complete observations can predict optimally on incomplete data,through multiple imputation.Finally, to compare imputation with learning directly with a model that accounts for missing values, we analyze further decision trees. These can naturally tackle empirical risk minimization with missing values, due to their ability to handle the half-discrete nature of incomplete variables. After comparing theoretically and empirically different missing values strategies in trees, we recommend using the "missing incorporated in attribute" method as it can handle both non-informative and informative missing values.
• Abstract（参考訳）: 多くのアプリケーション設定において、データは分析を難しくするエントリを欠いている。 豊富な文献は、不完全なテーブルからパラメータとそれらの分散を推定する、推論フレームワークの欠落値に対処する。 ここでは教師あり学習の設定について考察する。訓練データとテストデータの両方に値が欠けている場合の目標を予測する。 予測における2つのアプローチの一貫性を示す。 印象的な結果は、学習前の平均のような定数を暗示する広く使われている方法は、欠落した値が有益でない場合に一貫性がある。 これは、データの分布を歪めるために平均計算を向ける推論設定とは対照的である。 このような単純なアプローチが一貫性を持つことは、実際は重要です。 また,完全観測に適した予測器は,複数のインプテーションを通じて不完全なデータに対して最適に予測できることを示した。 これらは、不完全変数の半々的な性質を扱う能力があるため、値の欠如による経験的リスク最小化に自然に取り組むことができる。 木における理論的および経験的に異なる欠落値戦略を比較した後、非表現的および情報的欠落値の両方を扱える「属性に組み込まれた欠落」手法を推奨する。

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