論文の概要: Benchpress: A Scalable and Versatile Workflow for Benchmarking Structure
Learning Algorithms
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2107.03863v4
- Date: Mon, 4 Dec 2023 13:24:31 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-12-06 02:24:18.882613
- Title: Benchpress: A Scalable and Versatile Workflow for Benchmarking Structure
Learning Algorithms
- Title（参考訳）: Benchpress: 構造学習アルゴリズムのベンチマークのためのスケーラブルでVersatileなワークフロー
- Authors: Felix L. Rios, Giusi Moffa, Jack Kuipers
- Abstract要約: 確率的グラフィカルモデルは、データ生成メカニズムをモデル化するための一般的なアプローチである。
我々は、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に、Benchpressという新しいSnakemakeワークフローを提案する。
ベイジアンネットワークを5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）: 1.7188280334580197
- 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 for such models 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 Snakemake 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
BDgraph, BiDAG, bnlearn, causal-learn, gCastle, 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 workflow also includes a number of standard
datasets and graphical models from the literature, which may be included in a
benchmarking study. We demonstrate the applicability of this workflow for
learning Bayesian networks in five typical data scenarios. The source code and
documentation is publicly available from http://benchpressdocs.readthedocs.io.
- 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。
このようなモデルのグラフィカル構造を学習することは計算的に困難であり、多くのアルゴリズムが開発されている。
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,新しいSnakemakeワークフローであるBenchpress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。
現在Benchpressは、BDgraph, BiDAG, bnlearn, causal-learn, gCastle, 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、このワークフローには、ベンチマーク調査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5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://benchpressdocs.readthedocs.ioから公開されている。
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