Fugu-MT 論文翻訳(概要): Imputation of missing values in multi-view data

論文の概要: Imputation of missing values in multi-view data

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2210.14484v1
Date: Wed, 26 Oct 2022 05:19:30 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-10-27 13:56:37.100405
Title: Imputation of missing values in multi-view data
Title（参考訳）: マルチビューデータにおける欠落値のインプット
Authors: Wouter van Loon, Marjolein Fokkema, Mark de Rooij
Abstract要約: 重み付きペナル化ロジスティック回帰(StaPLR)に基づく新しいメタラーニング計算法を提案する。シミュレーションを用いて,いくつかの計算アルゴリズムを用いて新しい計算法を評価する。
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: When missing values occur in multi-view data, all features in a view are likely to be missing simultaneously. This leads to very large quantities of missing data which, especially when combined with high-dimensionality, makes the application of conditional imputation methods computationally infeasible. We introduce a new meta-learning imputation method based on stacked penalized logistic regression (StaPLR), which performs imputation in a dimension-reduced space. We evaluate the new imputation method with several imputation algorithms using simulations. The results show that meta-level imputation of missing values leads to good results at a much lower computational cost, and makes the use of advanced imputation algorithms such as missForest and predictive mean matching possible in settings where they would otherwise be computationally infeasible.
Abstract（参考訳）: マルチビューデータに欠落する値が発生した場合、ビュー内のすべての機能が同時に欠落する可能性がある。これは、特に高次元性と組み合わせた場合、計算的に不可能な条件付き計算手法を適用する、非常に大量の欠落データをもたらす。本稿では,重み付きペナル化ロジスティック回帰(StaPLR)に基づくメタラーニング計算手法を提案する。シミュレーションを用いて,いくつかの計算アルゴリズムを用いて新しい計算法を評価する。その結果, 不足値のメタレベル計算は, 計算コストがはるかに低い場合によい結果をもたらすことが示され, 予測平均マッチングやミスフォレストのような高度な計算アルゴリズムが, 計算不能な設定で可能となることを示した。

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