論文の概要: Explainable Mixed Data Representation and Lossless Visualization Toolkit for Knowledge Discovery

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2206.06476v1
• Date: Mon, 13 Jun 2022 21:14:58 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-06-15 15:00:05.896242
• Title: Explainable Mixed Data Representation and Lossless Visualization Toolkit for Knowledge Discovery
• Title（参考訳）: 知識発見のための説明可能な混合データ表現とロスレス可視化ツールキット
• Authors: Boris Kovalerchuk, Elijah McCoy
• Abstract要約: 不均一/混合データのための機械学習アルゴリズムの開発は、長年の課題である。 多くのMLアルゴリズムは、数値データや非数値データ、テキスト、グラフなどを含む混合データには適用できない。 本稿では、混合データの種類を分類し、MLの重要性を分析し、混合データを扱うための実験ツールキットを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.005458308454871
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Developing Machine Learning (ML) algorithms for heterogeneous/mixed data is a longstanding problem. Many ML algorithms are not applicable to mixed data, which include numeric and non-numeric data, text, graphs and so on to generate interpretable models. Another longstanding problem is developing algorithms for lossless visualization of multidimensional mixed data. The further progress in ML heavily depends on success interpretable ML algorithms for mixed data and lossless interpretable visualization of multidimensional data. The later allows developing interpretable ML models using visual knowledge discovery by end-users, who can bring valuable domain knowledge which is absent in the training data. The challenges for mixed data include: (1) generating numeric coding schemes for non-numeric attributes for numeric ML algorithms to provide accurate and interpretable ML models, (2) generating methods for lossless visualization of n-D non-numeric data and visual rule discovery in these visualizations. This paper presents a classification of mixed data types, analyzes their importance for ML and present the developed experimental toolkit to deal with mixed data. It combines the Data Types Editor, VisCanvas data visualization and rule discovery system which is available on GitHub.
• Abstract（参考訳）: 不均一/混合データのための機械学習(ml)アルゴリズムの開発は長年の課題である。 多くのMLアルゴリズムは、数値データや非数値データ、テキスト、グラフなどを含む混合データに適用できず、解釈可能なモデルを生成する。 もう1つの長期的な問題は、多次元混合データのロスレス可視化のためのアルゴリズムの開発である。 MLのさらなる進歩は、混合データに対する解釈可能なMLアルゴリズムの成功と多次元データのロスレス解釈可能な可視化に大きく依存している。 これにより、エンドユーザによる視覚的知識発見を使用して解釈可能なMLモデルの開発が可能になる。 混合データに対する課題は,(1) 数値MLアルゴリズムの非数値属性の数値符号化スキームを生成し,正確かつ解釈可能なMLモデルを提供すること,(2) n-D の非数値データのロスレス可視化のための方法,およびこれらの視覚化における視覚ルールの発見である。 本稿では、混合データの種類を分類し、MLの重要性を分析し、混合データを扱うための実験ツールキットを提案する。 データ型エディタ、VisCanvasデータ可視化、ルール発見システムを組み合わせたもので、GitHubで公開されている。

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