論文の概要: Sharing pattern submodels for prediction with missing values

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2206.11161v1
• Date: Wed, 22 Jun 2022 15:09:40 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-06-23 14:56:04.187035
• Title: Sharing pattern submodels for prediction with missing values
• Title（参考訳）: 欠落値を用いた予測のためのパターンサブモデル共有
• Authors: Lena Stempfle and Fredrik Johansson
• Abstract要約: 欠落する値は、機械学習の多くのアプリケーションでは避けられない。 テスト時に欠落した値に対して頑健な予測を行うパターンサブモデルを共有することを提案する。 不足そのものが予測可能である場合でも、共有が確実に最適である場合を特定する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.28438857884398
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Missing values are unavoidable in many applications of machine learning and present a challenge both during training and at test time. When variables are missing in recurring patterns, fitting separate pattern submodels have been proposed as a solution. However, independent models do not make efficient use of all available data. Conversely, fitting a shared model to the full data set typically relies on imputation which may be suboptimal when missingness depends on unobserved factors. We propose an alternative approach, called sharing pattern submodels, which make predictions that are a) robust to missing values at test time, b) maintains or improves the predictive power of pattern submodels, and c) has a short description enabling improved interpretability. We identify cases where sharing is provably optimal, even when missingness itself is predictive and when the prediction target depends on unobserved variables. Classification and regression experiments on synthetic data and two healthcare data sets demonstrate that our models achieve a favorable trade-off between pattern specialization and information sharing.
• Abstract（参考訳）: 機械学習の多くのアプリケーションでは、欠落する値は避けられず、トレーニング中もテスト時にも課題を提示します。 繰り返しパターンに変数が欠けている場合、別のパターンサブモデルがソリューションとして提案されている。 しかし、独立したモデルは利用可能なデータをすべて効率的に利用するわけではない。 逆に、共有モデルを完全なデータセットに適合させるには、通常、欠如が観測されていない要因に依存する場合に最適でないインプテーションに依存する。 我々は、パターンのサブモデルを共有するという別のアプローチを提案している。 a) テスト時に欠落した値に対して堅牢である b) パターンサブモデルの予測力を維持又は改善する c) 解釈性を改善するための短い説明がある。 不足そのものが予測可能であり、予測対象が観測されていない変数に依存する場合であっても、共有が確実に最適である場合を特定する。 合成データと2つの医療データを用いた分類と回帰実験により,モデルがパターンの特殊化と情報共有のトレードオフを良好に達成できることを実証した。

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