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

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2210.14484v3
• Date: Thu, 29 Feb 2024 16:21:33 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-03-01 19:21:25.682497
• 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, Frank de Vos, Marisa Koini, Reinhold Schmidt, Mark de Rooij
• Abstract要約: 多視点学習のための既存の累積ペナル化ロジスティック回帰アルゴリズムに基づく新しい計算法を提案する。 シミュレーションデータセットにおいて,新しい計算法の性能と既存の計算アルゴリズムを比較した。 その結果,新しい計算法は計算コストをはるかに低く抑えながら,競争的な結果をもたらすことがわかった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.2621434923709917
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Data for which a set of objects is described by multiple distinct feature sets (called views) is known as multi-view data. 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 imputation method based on the existing stacked penalized logistic regression (StaPLR) algorithm for multi-view learning. It performs imputation in a dimension-reduced space to address computational challenges inherent to the multi-view context. We compare the performance of the new imputation method with several existing imputation algorithms in simulated data sets. The results show that the new imputation method leads to competitive 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）: オブジェクトの集合が複数の異なる特徴集合(ビューと呼ばれる)によって記述されるデータは、マルチビューデータと呼ばれる。 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。 多視点学習のための既存の累積ペナル化ロジスティック回帰(StaPLR)アルゴリズムに基づく新しい計算法を提案する。 マルチビューコンテキストに固有の計算問題に対処するために、次元還元空間で計算を実行する。 シミュレーションデータセットにおいて,新しい計算法の性能と既存の計算アルゴリズムを比較した。 その結果,新しいインプテーション手法は,計算コストがはるかに低く競争結果をもたらすことを示し,計算が不可能であるような環境では,ミスフォレストや予測平均マッチングといった高度なインプテーションアルゴリズムを利用可能とする。

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