論文の概要: Representing missing values through polar encoding

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2210.01905v1
• Date: Tue, 4 Oct 2022 20:56:24 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-06 14:27:29.132594
• Title: Representing missing values through polar encoding
• Title（参考訳）: 極性符号化による欠落値の表現
• Authors: Oliver Urs Lenz, Daniel Peralta, Chris Cornelis
• Abstract要約: 値が不足した$[0,1]$値属性の表現である極符号化を提案する。 既存の欠落指標のアプローチとは異なり、これは計算を必要としない。 極性符号化は、結果として得られる分類性能の点で、欠落指標のアプローチよりもほぼ同等以上の性能を示すことを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.6095388702618414
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: We propose polar encoding, a representation of categorical and numerical $[0,1]$-valued attributes with missing values that preserves the information encoded in the distribution of the missing values. Unlike the existing missing-indicator approach, this does not require imputation. We support our proposal with three different arguments. Firstly, polar encoding ensures that missing values become equidistant from all non-missing values by mapping the latter onto the unit circle. Secondly, polar encoding lets decision trees choose how missing values should be split, providing a practical realisation of the missingness incorporated in attributes (MIA) proposal. And lastly, polar encoding corresponds to the normalised representation of categorical and $[0,1]$-valued attributes when viewed as barycentric attributes, a new concept based on traditional barycentric coordinates. In particular, we show that barycentric attributes are fuzzified categorical attributes, that their normalised representation generalises one-hot encoding, and that the polar encoding of $[0, 1]$-valued attributes is analogous to the one-hot encoding of binary attributes. With an experiment based on twenty real-life datasets with missing values, we show that polar encoding performs about as well or better than the missing-indicator approach in terms of the resulting classification performance.
• Abstract（参考訳）: 本研究では, 欠落値の分布にエンコードされた情報を保存し, 欠落値を持つ, カテゴリーと数値の$[0,1]$-valued属性の表現である極性符号化を提案する。 既存の欠落指示子アプローチとは異なり、これはインプテーションを必要としない。 私たちは3つの異なる議論で提案を支持します。 第一に、極符号化は、欠落した値がすべての非欠落値から同値であることを保証する。 第二に、極性符号化により、決定木は値の分割方法を選択することができ、属性(MIA)に組み込まれた欠落を現実的に実現することができる。 最後に、極性符号化は、従来のバリ中心座標に基づく新しい概念であるバリ中心属性と見なすと、カテゴリー的および$[0,1]$値属性の正規化表現に対応する。 特に, 偏心属性はファジィ化された分類属性であり, 正規化表現は1ホット符号化を一般化し, $[0, 1]$値属性の極符号化は2値属性の1ホット符号化と類似していることを示す。 実生活における20個のデータ集合の欠落値に基づく実験により, 極性符号化は, 結果の分類性能の点で, 欠落指標法と同等かそれ以上の性能を示す。

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