論文の概要: Diffusion models for missing value imputation in tabular data

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2210.17128v1
• Date: Mon, 31 Oct 2022 08:13:26 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-01 15:49:53.542761
• Title: Diffusion models for missing value imputation in tabular data
• Title（参考訳）: 表データにおける値の欠落に関する拡散モデル
• Authors: Shuhan Zheng, Nontawat Charoenphakdee
• Abstract要約: 機械学習における値計算の欠落は、利用可能な情報を用いてデータセットの欠落値を正確に推定するタスクである。 本稿では,タブラルデータに対する連続スコアベース拡散モデル (CSDI_T) と呼ばれる拡散モデル手法を提案する。 分類変数と数値変数を同時に処理するために, ワンホット符号化, アナログビット符号化, 特徴トークン化という3つの手法を検討した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.599563005836066
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Missing value imputation in machine learning is the task of estimating the missing values in the dataset accurately using available information. In this task, several deep generative modeling methods have been proposed and demonstrated their usefulness, e.g., generative adversarial imputation networks. Recently, diffusion models have gained popularity because of their effectiveness in the generative modeling task in images, texts, audio, etc. To our knowledge, less attention has been paid to the investigation of the effectiveness of diffusion models for missing value imputation in tabular data. Based on recent development of diffusion models for time-series data imputation, we propose a diffusion model approach called "Conditional Score-based Diffusion Models for Tabular data" (CSDI_T). To effectively handle categorical variables and numerical variables simultaneously, we investigate three techniques: one-hot encoding, analog bits encoding, and feature tokenization. Experimental results on benchmark datasets demonstrated the effectiveness of CSDI_T compared with well-known existing methods, and also emphasized the importance of the categorical embedding techniques.
• Abstract（参考訳）: 機械学習における値計算の欠落は、利用可能な情報を用いてデータセットの欠落値を正確に推定するタスクである。 この課題では、いくつかの深層生成モデリング手法が提案され、その有用性を実証している。 近年,画像やテキスト,音声などにおける生成的モデリングタスクの有効性から,拡散モデルの人気が高まっている。 表データにおける値インプテーションの欠落に対する拡散モデルの有効性について,我々の知る限り,あまり注目されていない。 近年の時系列データインプテーションのための拡散モデルの開発に基づいて,「表データのための条件スコアに基づく拡散モデル」(csdi_t) と呼ばれる拡散モデル手法を提案する。 分類変数と数値変数を同時に扱うために, 1ホットエンコーディング, アナログビットエンコーディング, 特徴トークン化という3つの手法を検討した。 ベンチマーク実験の結果,CSDI_Tの有効性は既知の手法と比較して実証され,分類的埋め込み技術の重要性も強調された。

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