論文の概要: On genetic programming representations and fitness functions for interpretable dimensionality reduction

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2203.00528v1
• Date: Tue, 1 Mar 2022 15:12:17 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-03-02 15:38:33.896177
• Title: On genetic programming representations and fitness functions for interpretable dimensionality reduction
• Title（参考訳）: 解釈可能次元減少のための遺伝的プログラミング表現と適合関数について
• Authors: Thomas Uriot and Marco Virgolin and Tanja Alderliesten and Peter Bosman
• Abstract要約: 次元減少(DR)はデータ探索と知識発見において重要な技術である。 主要なDR法のほとんどは線形(PCAなど)か、あるいは元のデータとその低次元表現との明示的なマッピングを提供しない。 近年、遺伝子プログラミング(GP)は、シンボル表現の形で解釈可能なDRマッピングの進化に用いられている。
• 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: Dimensionality reduction (DR) is an important technique for data exploration and knowledge discovery. However, most of the main DR methods are either linear (e.g., PCA), do not provide an explicit mapping between the original data and its lower-dimensional representation (e.g., MDS, t-SNE, isomap), or produce mappings that cannot be easily interpreted (e.g., kernel PCA, neural-based autoencoder). Recently, genetic programming (GP) has been used to evolve interpretable DR mappings in the form of symbolic expressions. There exists a number of ways in which GP can be used to this end and no study exists that performs a comparison. In this paper, we fill this gap by comparing existing GP methods as well as devising new ones. We evaluate our methods on several benchmark datasets based on predictive accuracy and on how well the original features can be reconstructed using the lower-dimensional representation only. Finally, we qualitatively assess the resulting expressions and their complexity. We find that various GP methods can be competitive with state-of-the-art DR algorithms and that they have the potential to produce interpretable DR mappings.
• Abstract（参考訳）: 次元減少(DR)はデータ探索と知識発見において重要な技術である。 しかし、主要なdrメソッドのほとんどは線形(例えば、pca)であり、元のデータとその低次元表現(例えば、mds、t-sne、isomap)の間の明示的なマッピングを提供していないか、容易に解釈できないマッピング(例えば、kernel pca、neural-based autoencoder)を生成する。 近年、遺伝子プログラミング(GP)は、シンボル表現の形で解釈可能なDRマッピングの進化に用いられている。 GPをこの目的に利用できる方法はいくつかあり、比較を行う研究は存在しない。 本稿では,既存のGP手法を比較し,新しい手法を考案することによって,このギャップを埋める。 提案手法は, 予測精度と低次元表現のみを用いて, 元の特徴をどの程度再構築できるかに基づいて, いくつかのベンチマークデータセット上で評価する。 最後に,結果表現とその複雑性を定性的に評価する。 様々なGP手法が最先端のDRアルゴリズムと競合し、解釈可能なDRマッピングを生成する可能性があることが判明した。

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