論文の概要: Conjecturing-Based Computational Discovery of Patterns in Data
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2011.11576v2
- Date: Tue, 28 Sep 2021 14:32:20 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-09-22 01:25:39.932936
- Title: Conjecturing-Based Computational Discovery of Patterns in Data
- Title(参考訳): 推論に基づくデータ中のパターンの計算的発見
- Authors: J.P. Brooks and D.J. Edwards and C.E. Larson and N. Van Cleemput
- Abstract要約: 本研究では、現代の機械学習手法が相互作用効果やその他の非線形関係を明らかにするのに不十分な状況を示す。
本稿では,機械学習アルゴリズムによって無視される数値的特徴と名目的特徴の表現のバウンダリという形で特徴関係を生成する推論マシンを提案する。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Modern machine learning methods are designed to exploit complex patterns in
data regardless of their form, while not necessarily revealing them to the
investigator. Here we demonstrate situations where modern machine learning
methods are ill-equipped to reveal feature interaction effects and other
nonlinear relationships. We propose the use of a conjecturing machine that
generates feature relationships in the form of bounds for numerical features
and boolean expressions for nominal features that are ignored by machine
learning algorithms. The proposed framework is demonstrated for a
classification problem with an interaction effect and a nonlinear regression
problem. In both settings, true underlying relationships are revealed and
generalization performance improves. The framework is then applied to
patient-level data regarding COVID-19 outcomes to suggest possible risk
factors.
- Abstract(参考訳): 現代の機械学習手法は、データの形態に関わらず複雑なパターンを利用するように設計されている。
本稿では,現代の機械学習手法が,特徴的相互作用効果や他の非線形関係を明らかにするのに不備な状況を示す。
本稿では,機械学習アルゴリズムによって無視される名詞的特徴に対するブール式と数値的特徴に対する境界の形で特徴関係を生成する推論マシンを提案する。
提案手法は, 相互作用効果と非線形回帰問題を伴う分類問題に対して有効である。
どちらの設定でも、真の基礎的な関係が明らかにされ、一般化のパフォーマンスが向上する。
このフレームワークは、covid-19のアウトカムに関する患者レベルのデータに適用され、リスクファクターを示唆する。
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