Fugu-MT 論文翻訳(概要): OpenFE: Automated Feature Generation with Expert-level Performance

論文の概要: OpenFE: Automated Feature Generation with Expert-level Performance

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2211.12507v3
Date: Mon, 5 Jun 2023 13:22:12 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-06-07 03:54:27.829073
Title: OpenFE: Automated Feature Generation with Expert-level Performance
Title（参考訳）: OpenFE: 専門家レベルのパフォーマンスを備えた自動機能生成
Authors: Tianping Zhang, Zheyu Zhang, Zhiyuan Fan, Haoyan Luo, Fengyuan Liu, Qian Liu, Wei Cao, Jian Li
Abstract要約: 私たちは、機械学習の専門家に対して競争力のある結果を提供する自動機能生成ツールOpenFEを紹介します。 OpenFEは、2つのコンポーネントで高い効率と精度を実現している。1)候補機能のインクリメンタルな性能を正確に評価する新しい特徴増強法、2)粗い方法で特徴刈りを行う2段階のプルーニングアルゴリズムである。
参考スコア（独自算出の注目度）: 12.953889090552616
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: The goal of automated feature generation is to liberate machine learning experts from the laborious task of manual feature generation, which is crucial for improving the learning performance of tabular data. The major challenge in automated feature generation is to efficiently and accurately identify effective features from a vast pool of candidate features. In this paper, we present OpenFE, an automated feature generation tool that provides competitive results against machine learning experts. OpenFE achieves high efficiency and accuracy with two components: 1) a novel feature boosting method for accurately evaluating the incremental performance of candidate features and 2) a two-stage pruning algorithm that performs feature pruning in a coarse-to-fine manner. Extensive experiments on ten benchmark datasets show that OpenFE outperforms existing baseline methods by a large margin. We further evaluate OpenFE in two Kaggle competitions with thousands of data science teams participating. In the two competitions, features generated by OpenFE with a simple baseline model can beat 99.3% and 99.6% data science teams respectively. In addition to the empirical results, we provide a theoretical perspective to show that feature generation can be beneficial in a simple yet representative setting. The code is available at https://github.com/ZhangTP1996/OpenFE.
Abstract（参考訳）: 自動機能生成の目標は、手動機能生成の面倒なタスクから機械学習の専門家を解放することにある。自動機能生成の最大の課題は、多数の候補機能から有効機能を効率よく正確に識別することである。本稿では、機械学習の専門家と競合する結果を提供する自動機能生成ツールであるopenfeを提案する。 OpenFEは2つのコンポーネントで高い効率と精度を達成する。 1)候補特徴のインクリメンタルパフォーマンスを精度良く評価する新規特徴促進法とその評価 2) 2段階の刈り込みアルゴリズムは,細部まで粗い刈り込みを行う。 10のベンチマークデータセットに対する大規模な実験は、OpenFEが既存のベースラインメソッドを大きなマージンで上回っていることを示している。さらに、何千ものデータサイエンスチームが参加する2つのKaggleコンペティションでOpenFEを評価します。 2つの競争において、単純なベースラインモデルでOpenFEが生成した機能は、それぞれ99.3%と99.6%のデータサイエンスチームを上回っている。経験的な結果に加えて、機能生成は単純だが代表的な設定で有益であることを示す理論的視点を提供する。コードはhttps://github.com/ZhangTP 1996/OpenFEで公開されている。

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