論文の概要: Machine learning with incomplete datasets using multi-objective optimization models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2012.13352v1
• Date: Fri, 4 Dec 2020 03:44:33 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-05-23 11:14:36.495184
• Title: Machine learning with incomplete datasets using multi-objective optimization models
• Title（参考訳）: 多目的最適化モデルを用いた不完全データセットを用いた機械学習
• Authors: Hadi A. Khorshidi, Michael Kirley, Uwe Aickelin
• Abstract要約: 分類モデルが学習されている間、欠落した値を扱うオンラインアプローチを提案する。 命令とモデル選択のための2つの目的関数を持つ多目的最適化モデルを開発する。 NSGA IIに基づく進化的アルゴリズムを用いて最適解を求める。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.933681537640272
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Machine learning techniques have been developed to learn from complete data. When missing values exist in a dataset, the incomplete data should be preprocessed separately by removing data points with missing values or imputation. In this paper, we propose an online approach to handle missing values while a classification model is learnt. To reach this goal, we develop a multi-objective optimization model with two objective functions for imputation and model selection. We also propose three formulations for imputation objective function. We use an evolutionary algorithm based on NSGA II to find the optimal solutions as the Pareto solutions. We investigate the reliability and robustness of the proposed model using experiments by defining several scenarios in dealing with missing values and classification. We also describe how the proposed model can contribute to medical informatics. We compare the performance of three different formulations via experimental results. The proposed model results get validated by comparing with a comparable literature.
• Abstract（参考訳）: 完全なデータから学習するために機械学習技術が開発されている。 データセットに欠落した値が存在する場合、欠落した値やインプテーションでデータポイントを取り除くことで、不完全なデータを別々に前処理する必要がある。 本稿では,分類モデルが学習されている間,不足値を扱うオンライン手法を提案する。 この目的を達成するために,2つの目的関数を持つ多目的最適化モデルを構築した。 また, 目的関数の定式化を3つ提案する。 NSGA IIに基づく進化的アルゴリズムを用いて、パレート解として最適解を求める。 提案モデルの信頼性とロバスト性について実験を行い,欠落した値や分類のシナリオを定義した。 また,提案モデルが医療情報学にどのように貢献できるかについても述べる。 実験結果を用いて3種類の定式化の性能を比較した。 提案したモデル結果は、同等の文献と比較することによって検証される。

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