論文の概要: Explainable Data Imputation using Constraints

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2205.04731v1
• Date: Tue, 10 May 2022 08:06:26 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2022-05-14 16:04:13.991537
• Title: Explainable Data Imputation using Constraints
• Title（参考訳）: 制約を用いた説明可能なデータインプテーション
• Authors: Sandeep Hans, Diptikalyan Saha, Aniya Aggarwal
• Abstract要約: 異なるデータ型値とその関連制約に基づくデータ計算のための新しいアルゴリズムを提案する。 我々のアルゴリズムは、欠落した値を暗示するだけでなく、すべての計算に使用される属性の意義を記述した人間の読みやすい説明を生成する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.674053902991301
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Data values in a dataset can be missing or anomalous due to mishandling or human error. Analysing data with missing values can create bias and affect the inferences. Several analysis methods, such as principle components analysis or singular value decomposition, require complete data. Many approaches impute numeric data and some do not consider dependency of attributes on other attributes, while some require human intervention and domain knowledge. We present a new algorithm for data imputation based on different data type values and their association constraints in data, which are not handled currently by any system. We show experimental results using different metrics comparing our algorithm with state of the art imputation techniques. Our algorithm not only imputes the missing values but also generates human readable explanations describing the significance of attributes used for every imputation.
• Abstract（参考訳）: データセット内のデータ値は、誤操作やヒューマンエラーによって欠落したり異常になったりします。 値の欠如でデータを分析するとバイアスが発生し、推論に影響を与える。 原理成分分析や特異値分解など、いくつかの分析手法は完全なデータを必要とする。 多くのアプローチは数値データを入力し、他の属性への属性の依存性を考慮しないものもあれば、人的介入とドメイン知識を必要とするものもある。 本稿では,データ型値の異なるデータ型値とその関連制約に基づくデータ計算のための新しいアルゴリズムを提案する。 アルゴリズムとアートインプテーション手法の状況を比較し,異なる指標を用いて実験結果を示す。 本アルゴリズムは, 欠落値だけでなく, あらゆる含意に使用される属性の意義を人間の可読性で記述した説明文を生成する。

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