論文の概要: Parsed Categoric Encodings with Automunge

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2202.09498v1
• Date: Sat, 19 Feb 2022 02:22:44 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2022-02-26 15:04:47.784048
• Title: Parsed Categoric Encodings with Automunge
• Title（参考訳）: Automungeでパースされたカテゴリエンコーディング
• Abstract要約: Automungeは、数値エンコーディングと欠落データインフィルの機能エンジニアリングデータ変換を前処理するオープンソースプラットフォームである。 変換は、世代と派生の分岐を持つ「ファミリーツリー」集合の異なる列に適用することができる。 これらの手法を「ファミリーツリー」変換の集合に集約することで、分類文字列の合成から構造を自動的に抽出する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The Automunge open source python library platform for tabular data pre-processing automates feature engineering data transformations of numerical encoding and missing data infill to received tidy data on bases fit to properties of columns in a designated train set for consistent and efficient application to subsequent data pipelines such as for inference, where transformations may be applied to distinct columns in "family tree" sets with generations and branches of derivations. Included in the library of transformations are methods to extract structure from bounded categorical string sets by way of automated string parsing, in which comparisons between entries in the set of unique values are parsed to identify character subset overlaps which may be encoded by appended columns of boolean overlap detection activations or by replacing string entries with identified overlap partitions. Further string parsing options, which may also be applied to unbounded categoric sets, include extraction of numeric substring partitions from entries or search functions to identify presence of specified substring partitions. The aggregation of these methods into "family tree" sets of transformations are demonstrated for use to automatically extract structure from categoric string compositions in relation to the set of entries in a column, such as may be applied to prepare categoric string set encodings for machine learning without human intervention.
• Abstract（参考訳）: タブ形式のデータ前処理のためのAutomungeのオープンソースのpythonライブラリプラットフォームは、数値エンコーディングと欠落したデータ入力による機能エンジニアリングデータ変換を自動化し、列のプロパティに適合するベース上で、推論などのその後のデータパイプラインへの一貫性と効率の確保を目的としている。 変換ライブラリには、自動文字列解析によって有界な分類文字列集合から構造を抽出する手法が含まれており、一意値の集合におけるエントリ間の比較を解析して、ブール重複検出アクティベーションの付加列によってエンコードされる文字サブセットの重複を特定するか、あるいは、文字列エントリを識別された重複分割で置き換える。 さらに文字列解析オプションは、非有界なカテゴリ集合にも適用でき、エントリや検索関数から数値的なサブストリングパーティションを抽出して特定のサブストリングパーティションの存在を特定する。 これらの手法の「ファミリーツリー」変換集合への集約は、人間の介入なしに機械学習のためのカテゴリ文字列セットエンコーディングを作成するように、列内のエントリのセットに関連するカテゴリ文字列合成から構造を自動的に抽出するために使用される。

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