Fugu-MT 論文翻訳(概要): Missing Data Infill with Automunge

論文の概要: Missing Data Infill with Automunge

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2202.09484v1
Date: Sat, 19 Feb 2022 00:49:30 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-02-26 17:32:41.123421
Title: Missing Data Infill with Automunge
Title（参考訳）: Automungeによるデータの不足
Authors: Nicholas J.Teague
Abstract要約: データ不足はデータサイエンスの実践における基本的な障害である。本稿では,Automungeオープンソースpythonライブラリプラットフォームで利用可能な,インキュベーションに関するいくつかの規約について調査する。
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 data is a fundamental obstacle in the practice of data science. This paper surveys a few conventions for imputation as available in the Automunge open source python library platform for tabular data preprocessing, including "ML infill" in which auto ML models are trained for target features from partitioned extracts of a training set. A series of validation experiments were performed to benchmark imputation scenarios towards downstream model performance, in which it was found for the given benchmark sets that in many cases ML infill outperformed for both numeric and categoric target features, and was otherwise at minimum within noise distributions of the other imputation scenarios. Evidence also suggested supplementing ML infill with the addition of support columns with boolean integer markers signaling presence of infill was usually beneficial to downstream model performance. We consider these results sufficient to recommend defaulting to ML infill for tabular learning, and further recommend supplementing imputations with support columns signaling presence of infill, each as can be prepared with push-button operation in the Automunge library. Our contributions include an auto ML derived missing data imputation library for tabular learning in the python ecosystem, fully integrated into a preprocessing platform with an extensive library of feature transformations, with a novel production friendly implementation that bases imputation models on a designated train set for consistent basis towards additional data.
Abstract（参考訳）: データ不足はデータサイエンスの実践における基本的な障害である。本稿では,Automunge オープンソース python library platform for tabular data preprocessing において,自動MLモデルをトレーニングセットの分割抽出からターゲット特徴に対してトレーニングする "ML infill" など,いくつかの計算方法について検討する。一連の検証実験により、ダウンストリームモデル性能の計算シナリオをベンチマークし、与えられたベンチマークセットに対してMLインフィルが数値的およびカテゴリー的両方の特徴に優れており、他の計算シナリオのノイズ分布の中では最小限であったことが判明した。証拠はまた、インフィルの存在を示すブール整数マーカーでサポートカラムを追加することでmlインフィルを補うことが、通常下流モデルの性能に有益であることを示唆している。これらの結果は,表型学習のためのMLインフィルのデフォルト化を推奨するのに十分であり,さらに,Automungeライブラリのプッシュボタン操作で用意できるように,インフィルの存在を知らせるサポートコラムを補足することを推奨する。当社のコントリビューションには、pythonエコシステムにおける表型学習のためのauto mlによる欠落データインプテーションライブラリが含まれており、機能変換の広範なライブラリを備えたプリプロセッシングプラットフォームに完全に統合されています。

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