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

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2210.14484v4
• Date: Thu, 20 Jun 2024 12:18:33 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-22 11:31:36.849545
• Title: Imputation of missing values in multi-view data
• Title（参考訳）: 多視点データにおける欠落値の計算
• 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と実データアプリケーションにおいて,新しい計算手法の性能と既存計算アルゴリズムとの比較を行った。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.24739484546803336
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• 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 may lead to very large quantities of missing data which, especially when combined with high-dimensionality, can make the application of conditional imputation methods computationally infeasible. However, the multi-view structure could be leveraged to reduce the complexity and computational load of imputation. 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 and a real data application. 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(multi-view data)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、特に高次元と組み合わせることで、計算的に不可能な条件付き計算手法を適用することができる、非常に大量の欠落データをもたらす可能性がある。 しかし、マルチビュー構造は計算処理の複雑さと計算負荷を減らすために利用することができる。 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と実データアプリケーションにおいて,新しい計算手法の性能と既存計算アルゴリズムとの比較を行った。 その結果,新しい計算手法は計算コストをはるかに低く抑えることができ,計算不能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先進的な計算アルゴリズムを用いることが可能であることがわかった。

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