論文の概要: Conjecturing-Based Discovery of Patterns in Data

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2011.11576v4
• Date: Fri, 14 Jul 2023 20:18:40 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-07-19 01:16:42.717488
• Title: Conjecturing-Based 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発見
• Authors: J.P. Brooks and D.J. Edwards and C.E. Larson and N. Van Cleemput
• Abstract要約: 本稿では,非線型項とカテゴリー的特徴表現を含む境界の形で特徴関係を示唆する推論機械を提案する。 提案するConjecturing frameworkは、データから既知の非線形および既知の特徴間の数値関係を復元する。 次に,本手法を,データセットの特徴量で満たされる方程式を復元する能力に関する,従来提案されていた回帰モデルと比較する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We propose the use of a conjecturing machine that suggests feature relationships in the form of bounds involving nonlinear terms for numerical features and boolean expressions for categorical features. The proposed Conjecturing framework recovers known nonlinear and boolean relationships among features from data. In both settings, true underlying relationships are revealed. We then compare the method to a previously-proposed framework for symbolic regression on the ability to recover equations that are satisfied among features in a dataset. The framework is then applied to patient-level data regarding COVID-19 outcomes to suggest possible risk factors that are confirmed in the medical literature.
• Abstract（参考訳）: 数値的特徴に対する非線形項と分類的特徴に対するブール式を含む境界の形での特徴関係を示唆する推論機械を提案する。 提案するConjecturing frameworkは、データから既知の非線形およびブール関係を復元する。 どちらの設定でも、真の基礎となる関係が明らかにされる。 次に,本手法を,データセットの特徴量で満たされる方程式を復元する能力に関する,従来提案されていた回帰モデルと比較する。 この枠組みは、新型コロナウイルスの感染状況に関する患者レベルのデータに適用され、医療文献で確認される可能性のある危険因子が示唆される。

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