論文の概要: Establishing strong imputation performance of a denoising autoencoder in a wide range of missing data problems

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2004.02584v1
• Date: Mon, 6 Apr 2020 12:00:30 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-16 05:43:10.940203
• Title: Establishing strong imputation performance of a denoising autoencoder in a wide range of missing data problems
• Title（参考訳）: 広範囲欠落データ問題における雑音除去オートエンコーダの強いインプテーション性能の確立
• Authors: Najmeh Abiri, Bj\"orn Linse, Patrik Ed\'en and Mattias Ohlsson
• Abstract要約: トレーニングと計算の両方に一貫したフレームワークを開発します。 結果と最先端の計算手法を比較検討した。 開発されたオートエンコーダは、初期データ破損のあらゆる範囲において最小の誤差を得た。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/publicdomain/zero/1.0/
• Abstract: Dealing with missing data in data analysis is inevitable. Although powerful imputation methods that address this problem exist, there is still much room for improvement. In this study, we examined single imputation based on deep autoencoders, motivated by the apparent success of deep learning to efficiently extract useful dataset features. We have developed a consistent framework for both training and imputation. Moreover, we benchmarked the results against state-of-the-art imputation methods on different data sizes and characteristics. The work was not limited to the one-type variable dataset; we also imputed missing data with multi-type variables, e.g., a combination of binary, categorical, and continuous attributes. To evaluate the imputation methods, we randomly corrupted the complete data, with varying degrees of corruption, and then compared the imputed and original values. In all experiments, the developed autoencoder obtained the smallest error for all ranges of initial data corruption.
• Abstract（参考訳）: データ分析で欠落したデータを扱うのは避けられない。 この問題に対処する強力なインプテーションメソッドは存在するが、改善の余地はまだたくさんある。 本研究では,ディープラーニングが有効なデータセットを効率的に抽出する上での明らかな成功を動機とする,深層オートエンコーダに基づく単一インプテーションについて検討した。 トレーニングと計算の両方に一貫したフレームワークを開発しました。 さらに,データサイズや特性の異なるインプテーション手法に対して,結果のベンチマークを行った。 この作業は1タイプの変数データセットに限らず、バイナリ、カテゴリ、連続的な属性の組み合わせなど、欠落したデータをマルチタイプの変数でインプットしました。 インプテーション法を評価するために, 不正の程度を異にしつつ, 完全なデータをランダムに破壊し, インプテーション値と原値を比較した。 すべての実験において、開発したオートエンコーダは、初期データのあらゆる範囲で最小の誤差を得た。

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