論文の概要: DagSim: Combining DAG-based model structure with unconstrained data types and relations for flexible, transparent, and modularized data simulation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2205.11234v1
• Date: Fri, 6 May 2022 17:43:27 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-05-29 21:24:00.008508
• Title: DagSim: Combining DAG-based model structure with unconstrained data types and relations for flexible, transparent, and modularized data simulation
• Title（参考訳）: dagsim:dagベースのモデル構造と制約のないデータ型の組み合わせと柔軟で透明でモジュール化されたデータシミュレーションのための関係性
• Authors: Ghadi S. Al Hajj, Johan Pensar, Geir Kjetil Sandve
• Abstract要約: DAGベースのデータシミュレーションのためのPythonベースのフレームワークであるDagSimについて,変数型や関数関係に制約を加えることなく紹介する。 シミュレーションモデル構造を定義するための簡潔なYAMLフォーマットは透明性を促進する。 メタデータ変数が画像の形状を制御したり、バイオシーケンスのパターンを制御したりするユースケースを通して、DagSimの能力について説明する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.685173014586162
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Data simulation is fundamental for machine learning and causal inference, as it allows exploration of scenarios and assessment of methods in settings with full control of ground truth. Directed acyclic graphs (DAGs) are well established for encoding the dependence structure over a collection of variables in both inference and simulation settings. However, while modern machine learning is applied to data of an increasingly complex nature, DAG-based simulation frameworks are still confined to settings with relatively simple variable types and functional forms. We here present DagSim, a Python-based framework for DAG-based data simulation without any constraints on variable types or functional relations. A succinct YAML format for defining the simulation model structure promotes transparency, while separate user-provided functions for generating each variable based on its parents ensure simulation code modularization. We illustrate the capabilities of DagSim through use cases where metadata variables control shapes in an image and patterns in bio-sequences.
• Abstract（参考訳）: データシミュレーションは、機械学習と因果推論の基礎であり、地上の真実を完全に制御した設定におけるシナリオの探索と手法の評価を可能にする。 直接非巡回グラフ(DAG)は、推論とシミュレーションの両方の設定において変数の集合上の依存構造を符号化するためによく確立されている。 しかし、最近の機械学習はますます複雑化するデータに適用される一方、DAGベースのシミュレーションフレームワークは、比較的単純な変数型と関数型を持つ設定に限定されている。 DAGベースのデータシミュレーションのためのPythonベースのフレームワークであるDagSimについて,変数型や関数関係に制約を加えることなく紹介する。 シミュレーションモデル構造を定義するための簡潔なYAMLフォーマットは透明性を促進し、一方、親に基づいて各変数を生成するユーザが提供する関数はシミュレーションコードのモジュール化を保証する。 メタデータ変数が画像の形状や生物配列のパターンを制御するユースケースを通して,DagSimの機能を説明する。

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