論文の概要: On the Relation between Prediction and Imputation Accuracy under Missing Covariates

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2112.05248v1
• Date: Thu, 9 Dec 2021 23:30:44 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-12-14 01:46:38.384353
• Title: On the Relation between Prediction and Imputation Accuracy under Missing Covariates
• Title（参考訳）: 欠落共変量における予測とインプテーション精度の関係について
• Authors: Burim Ramosaj, Justus Tulowietzki, Markus Pauly
• Abstract要約: 近年の研究では、計算のための現代の機械学習アルゴリズムの利用傾向が増している。 近年の研究では、計算のための現代の機械学習アルゴリズムの利用傾向が増している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Missing covariates in regression or classification problems can prohibit the direct use of advanced tools for further analysis. Recent research has realized an increasing trend towards the usage of modern Machine Learning algorithms for imputation. It originates from their capability of showing favourable prediction accuracy in different learning problems. In this work, we analyze through simulation the interaction between imputation accuracy and prediction accuracy in regression learning problems with missing covariates when Machine Learning based methods for both, imputation and prediction are used. In addition, we explore imputation performance when using statistical inference procedures in prediction settings, such as coverage rates of (valid) prediction intervals. Our analysis is based on empirical datasets provided by the UCI Machine Learning repository and an extensive simulation study.
• Abstract（参考訳）: 回帰問題や分類問題における共変量の欠如は、さらなる分析に先進的なツールを直接使用することを禁じる可能性がある。 近年の研究では、計算のための現代の機械学習アルゴリズムの利用傾向が増している。 それは、異なる学習問題において好ましい予測精度を示す能力に由来する。 本研究では,共変量の欠如を伴う回帰学習問題におけるインプテーション精度と予測精度の相互作用をシミュレーションし,インプテーションと予測の両方の手法を用いた場合の解析を行った。 さらに,予測区間のカバレッジ率などの予測設定において,統計的推測手法を用いた場合の計算性能について検討する。 UCI Machine Learningレポジトリが提供する経験的データセットと、広範なシミュレーション研究に基づいて分析を行った。

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