論文の概要: Neural Networks for Latent Budget Analysis of Compositional Data

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2109.04875v1
• Date: Fri, 10 Sep 2021 13:43:44 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-09-13 13:38:05.945990
• Title: Neural Networks for Latent Budget Analysis of Compositional Data
• Title（参考訳）: 構成データの潜在予算分析のためのニューラルネットワーク
• Authors: Zhenwei Yang, Ayoub Bagheri and P.G.M van der Heijden
• Abstract要約: 潜伏予算分析(LBA)は、観測された予算を説明する潜伏予算の混合を仮定する。 これまでの研究では、不満足な予測能力によって妨げられた制約付きニューラルネットワーク(NN)の拡張が提案されていた。 本稿では,フィードフォワードNNモデルであるLBA-NNを提案する。 LBA-NNは精度,特異性,リコール,平均二乗誤差の予測において,LBAよりも優れていた。
• 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: Compositional data are non-negative data collected in a rectangular matrix with a constant row sum. Due to the non-negativity the focus is on conditional proportions that add up to 1 for each row. A row of conditional proportions is called an observed budget. Latent budget analysis (LBA) assumes a mixture of latent budgets that explains the observed budgets. LBA is usually fitted to a contingency table, where the rows are levels of one or more explanatory variables and the columns the levels of a response variable. In prospective studies, there is only knowledge about the explanatory variables of individuals and interest goes out to predicting the response variable. Thus, a form of LBA is needed that has the functionality of prediction. Previous studies proposed a constrained neural network (NN) extension of LBA that was hampered by an unsatisfying prediction ability. Here we propose LBA-NN, a feed forward NN model that yields a similar interpretation to LBA but equips LBA with a better ability of prediction. A stable and plausible interpretation of LBA-NN is obtained through the use of importance plots and table, that show the relative importance of all explanatory variables on the response variable. An LBA-NN-K- means approach that applies K-means clustering on the importance table is used to produce K clusters that are comparable to K latent budgets in LBA. Here we provide different experiments where LBA-NN is implemented and compared with LBA. In our analysis, LBA-NN outperforms LBA in prediction in terms of accuracy, specificity, recall and mean square error. We provide open-source software at GitHub.
• Abstract（参考訳）: 構成データは、定列和の長方行列で収集された非負のデータである。 非負性のため、各行に対して1まで増加する条件比に焦点が当てられている。 条件比率の列は観測予算(observed budget)と呼ばれる。 潜在予算分析(lba)は、観察された予算を説明する潜在予算の混合を仮定する。 LBAは通常、列が1つ以上の説明変数のレベルであり、列が応答変数のレベルであるインスタンステーブルに取り付けられる。 将来的な研究では、個人の説明変数についてのみ知識があり、興味は反応変数を予測する。 したがって、予測機能を備えたLBAの形式が必要である。 これまでの研究では、lbaの制約付きニューラルネットワーク(nn)拡張が、不満足な予測能力によって妨げられた。 本稿では,lba-nnモデルを提案する。lbaモデルと同様の解釈を得られるが,lbaの予測能力は向上する。 LBA-NNの安定かつ妥当な解釈は、応答変数に対する全ての説明変数の相対的重要性を示す重要プロットと表を用いて得られる。 重要度表にK平均クラスタリングを適用するLBA-NN-Kmeansアプローチは、LBAのK潜在予算に匹敵するKクラスタを生成するために使用される。 ここでは,LBA-NNを実装し,LBAと比較する実験を行う。 LBA-NNは精度,特異性,リコール,平均二乗誤差の予測において,LBAよりも優れていた。 私たちはGitHubでオープンソースソフトウェアを提供しています。

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