Fugu-MT 論文翻訳(概要): Data imputation and comparison of custom ensemble models with existing libraries like XGBoost, Scikit learn, etc. for Predictive Equipment failure

論文の概要: Data imputation and comparison of custom ensemble models with existing libraries like XGBoost, Scikit learn, etc. for Predictive Equipment failure

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2111.10088v1
Date: Fri, 19 Nov 2021 08:14:40 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2021-11-22 15:56:41.659282
Title: Data imputation and comparison of custom ensemble models with existing libraries like XGBoost, Scikit learn, etc. for Predictive Equipment failure
Title（参考訳）: 予測機器故障に対するXGBoostやScikit Learningなどの既存ライブラリとカスタムアンサンブルモデルのデータ計算と比較
Authors: Tejas Y. Deo
Abstract要約: 本稿では,Xgboost,Scikit Learnなどの既存ライブラリを用いて学習したモデルと,カスタムアンサンブルモデルの比較を行った。使用するデータセットには多くの欠落した値が含まれており,本論文では欠落した値を暗示するために,異なるモデルベースのデータ計算戦略を提案する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
Abstract: This paper presents comparison of custom ensemble models with the models trained using existing libraries Like Xgboost, Scikit Learn, etc. in case of predictive equipment failure for the case of oil extracting equipment setup. The dataset that is used contains many missing values and the paper proposes different model-based data imputation strategies to impute the missing values. The architecture and the training and testing process of the custom ensemble models are explained in detail.
Abstract（参考訳）: 本稿では,xgboost や scikit learn などの既存ライブラリを用いて,油抽出装置設置時の予測機器の故障を想定したモデルとの比較を行った。使用するデータセットには欠落値が多く含まれており,欠落値をインデュートするモデルに基づくデータインプテーション戦略を提案する。カスタムアンサンブルモデルのアーキテクチャとトレーニングおよびテストプロセスの詳細は説明されている。

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