論文の概要: Benchpress: a scalable and platform-independent workflow for
benchmarking structure learning algorithms for graphical models
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2107.03863v1
- Date: Thu, 8 Jul 2021 14:19:28 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-07-09 13:42:24.789754
- Title: Benchpress: a scalable and platform-independent workflow for
benchmarking structure learning algorithms for graphical models
- Title（参考訳）: Benchpress:グラフィカルモデルのための構造学習アルゴリズムをベンチマークするためのスケーラブルでプラットフォームに依存しないワークフロー
- Authors: Felix L. Rios, Giusi Moffa, Jack Kuipers
- Abstract要約: 構造学習アルゴリズムのスケーラブルで再現性があり、プラットフォームに依存しないベンチマークを生成するためのベンチプレスと呼ばれる新しい自動化ワークフローを提案する。
Benchpress は BiDAG, bnlearn, GOBNILP, pcalg, r.blip, scikit-learn, TETRAD, trilearn などのライブラリから,最先端のアルゴリズムを多数提供している。
ベイジアンネットワークを4つの典型的なデータシナリオで学習するためのこのワークフローの適用性を実証する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Describing the relationship between the variables in a study domain and
modelling the data generating mechanism is a fundamental problem in many
empirical sciences. Probabilistic graphical models are one common approach to
tackle the problem. Learning the graphical structure is computationally
challenging and a fervent area of current research with a plethora of
algorithms being developed. To facilitate the benchmarking of different
methods, we present a novel automated workflow, called benchpress for producing
scalable, reproducible, and platform-independent benchmarks of structure
learning algorithms for probabilistic graphical models. Benchpress is
interfaced via a simple JSON-file, which makes it accessible for all users,
while the code is designed in a fully modular fashion to enable researchers to
contribute additional methodologies. Benchpress currently provides an interface
to a large number of state-of-the-art algorithms from libraries such as BiDAG,
bnlearn, GOBNILP, pcalg, r.blip, scikit-learn, TETRAD, and trilearn as well as
a variety of methods for data generating models and performance evaluation.
Alongside user-defined models and randomly generated datasets, the software
tool also includes a number of standard datasets and graphical models from the
literature, which may be included in a benchmarking workflow. We demonstrate
the applicability of this workflow for learning Bayesian networks in four
typical data scenarios. The source code and documentation is publicly available
from http://github.com/felixleopoldo/benchpress.
- Abstract（参考訳）: 研究領域における変数とデータ生成機構のモデル化の関係を記述することは、多くの経験科学において基本的な問題である。
確率的グラフィカルモデルはこの問題に対処するための一般的なアプローチである。
グラフィカルな構造を学ぶことは計算に困難であり、多くのアルゴリズムが開発されている現在の研究の余計な領域である。
確率的グラフィカルモデルのための構造学習アルゴリズムの,スケーラブルで再現性があり,プラットフォームに依存しないベンチマークを作成するための,ベンチプレスと呼ばれる新しい自動ワークフローを提案する。
benchpressはシンプルなjsonファイルでインターフェースされ、すべてのユーザがアクセスできるようにするが、コードは完全なモジュール方式で設計され、研究者は追加の方法論を貢献できる。
Benchpressは現在、BiDAG, bnlearn, GOBNILP, pcalg, r.blip, scikit-learn, TETRAD, trilearnなどのライブラリから多くの最先端アルゴリズムのインターフェースを提供し、データ生成モデルとパフォーマンス評価のための様々な方法を提供している。
ユーザ定義モデルとランダムに生成されたデータセットに加えて、ソフトウェアツールには、ベンチマークワークフローに含まれる可能性のある文献からの標準データセットやグラフィカルモデルも含まれている。
ベイジアンネットワークを4つの典型的なデータシナリオで学習するためのこのワークフローの適用性を示す。
ソースコードとドキュメントはhttp://github.com/felixleopoldo/benchpress.comから公開されている。
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