論文の概要: Comparing Shape-Constrained Regression Algorithms for Data Validation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2209.09602v1
• Date: Tue, 20 Sep 2022 10:31:20 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-09-21 18:53:23.833379
• Title: Comparing Shape-Constrained Regression Algorithms for Data Validation
• Title（参考訳）: データ検証のための形状制約型回帰アルゴリズムの比較
• Authors: Florian Bachinger, Gabriel Kronberger
• Abstract要約: 産業や科学の応用は、人間の手作業による検証が不可能な大量のデータを扱う。 本研究では,その分類精度と実行時性能に基づいて,データ検証を目的として,異なる形状制約付き回帰アルゴリズムを比較した。
• 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: Industrial and scientific applications handle large volumes of data that render manual validation by humans infeasible. Therefore, we require automated data validation approaches that are able to consider the prior knowledge of domain experts to produce dependable, trustworthy assessments of data quality. Prior knowledge is often available as rules that describe interactions of inputs with regard to the target e.g. the target must be monotonically decreasing and convex over increasing input values. Domain experts are able to validate multiple such interactions at a glance. However, existing rule-based data validation approaches are unable to consider these constraints. In this work, we compare different shape-constrained regression algorithms for the purpose of data validation based on their classification accuracy and runtime performance.
• Abstract（参考訳）: 産業や科学の応用は、人間の手作業による検証が不可能な大量のデータを扱う。 したがって、データ品質の信頼性の高い評価を行うためには、ドメインエキスパートの事前知識を考慮可能な自動データ検証アプローチが必要である。 以前の知識はしばしば、ターゲットに関する入力の相互作用を記述する規則として利用され、例えば、ターゲットは、入力値の増大に対して単調に減少し、凸である必要がある。 ドメインの専門家は一度に複数のインタラクションを検証することができます。 しかし、既存のルールベースのデータ検証アプローチでは、これらの制約を考慮できない。 本研究では,その分類精度と実行時性能に基づいて,データ検証のための異なる形状制約付き回帰アルゴリズムを比較する。

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