論文の概要: Genetic Programming for Evolving a Front of Interpretable Models for
Data Visualisation
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2001.09578v1
- Date: Mon, 27 Jan 2020 04:03:19 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-01-06 07:21:21.627146
- Title: Genetic Programming for Evolving a Front of Interpretable Models for
Data Visualisation
- Title（参考訳）: データ可視化のための解釈可能なモデルの進化のための遺伝的プログラミング
- Authors: Andrew Lensen, Bing Xue, Mengjie Zhang
- Abstract要約: GPtSNEという遺伝的プログラミング手法を用いて,データセットから高品質な可視化へ解釈可能なマッピングを進化させる手法を提案する。
多目的アプローチは、視覚的品質とモデルの複雑さの間に異なるトレードオフをもたらす、単一の実行で様々な可視化を生成するように設計されている。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.4181317696554325
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Data visualisation is a key tool in data mining for understanding big
datasets. Many visualisation methods have been proposed, including the
well-regarded state-of-the-art method t-Distributed Stochastic Neighbour
Embedding. However, the most powerful visualisation methods have a significant
limitation: the manner in which they create their visualisation from the
original features of the dataset is completely opaque. Many domains require an
understanding of the data in terms of the original features; there is hence a
need for powerful visualisation methods which use understandable models. In
this work, we propose a genetic programming approach named GPtSNE for evolving
interpretable mappings from a dataset to highquality visualisations. A
multi-objective approach is designed that produces a variety of visualisations
in a single run which give different trade-offs between visual quality and
model complexity. Testing against baseline methods on a variety of datasets
shows the clear potential of GP-tSNE to allow deeper insight into data than
that provided by existing visualisation methods. We further highlight the
benefits of a multi-objective approach through an in-depth analysis of a
candidate front, which shows how multiple models can
- Abstract（参考訳）: データ視覚化は、ビッグデータ集合を理解するためのデータマイニングの重要なツールである。
最先端手法 t-Distributed Stochastic Neighbour Embedding など,多くの可視化手法が提案されている。
しかしながら、最も強力な視覚化メソッドには大きな制限がある。データセットの本来の機能から視覚化を作成する方法は、完全に不透明である。
多くのドメインは元の機能の観点からデータを理解する必要があるため、理解可能なモデルを使用する強力な視覚化メソッドが必要となる。
本研究では,データセットから高品質な可視化への解釈可能なマッピングを進化させるための遺伝的プログラミング手法GPtSNEを提案する。
多目的アプローチは、視覚的品質とモデルの複雑さの間に異なるトレードオフをもたらす、単一の実行で様々な可視化を生成するように設計されている。
さまざまなデータセットのベースラインメソッドに対するテストは、既存の視覚化方法よりもデータに対する深い洞察を可能にするGP-tSNEの明確な可能性を示している。
さらに、候補フロントの詳細な分析を通じて多目的アプローチの利点をさらに強調し、複数のモデルがどのようにできるかを示す。
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