論文の概要: Chains of Autoreplicative Random Forests for missing value imputation in
high-dimensional datasets
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2301.00595v1
- Date: Mon, 2 Jan 2023 10:53:52 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-01-03 16:15:00.596692
- Title: Chains of Autoreplicative Random Forests for missing value imputation in
high-dimensional datasets
- Title（参考訳）: 高次元データセットにおける値計算の欠如に対する自己複製的ランダム林の連鎖
- Authors: Ekaterina Antonenko and Jesse Read
- Abstract要約: データサイエンスと機械学習では、欠落値が一般的な問題である。
我々は,多ラベル分類問題として価値計算の欠落を考慮し,自己複製的ランダム林の連鎖を提案する。
提案アルゴリズムは,データセットの情報のみに基づいて,欠落した値を効果的に解釈する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.5076964620370268
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Missing values are a common problem in data science and machine learning.
Removing instances with missing values can adversely affect the quality of
further data analysis. This is exacerbated when there are relatively many more
features than instances, and thus the proportion of affected instances is high.
Such a scenario is common in many important domains, for example, single
nucleotide polymorphism (SNP) datasets provide a large number of features over
a genome for a relatively small number of individuals. To preserve as much
information as possible prior to modeling, a rigorous imputation scheme is
acutely needed. While Denoising Autoencoders is a state-of-the-art method for
imputation in high-dimensional data, they still require enough complete cases
to be trained on which is often not available in real-world problems. In this
paper, we consider missing value imputation as a multi-label classification
problem and propose Chains of Autoreplicative Random Forests. Using multi-label
Random Forests instead of neural networks works well for low-sampled data as
there are fewer parameters to optimize. Experiments on several SNP datasets
show that our algorithm effectively imputes missing values based only on
information from the dataset and exhibits better performance than standard
algorithms that do not require any additional information. In this paper, the
algorithm is implemented specifically for SNP data, but it can easily be
adapted for other cases of missing value imputation.
- Abstract（参考訳）: データサイエンスと機械学習では、欠落値が一般的な問題である。
欠落した値のインスタンスを削除することは、さらなるデータ分析の品質に悪影響を及ぼす可能性がある。
これは、インスタンスよりも比較的多くの機能がある場合に悪化するため、影響を受けるインスタンスの割合が高い。
このようなシナリオは、例えば単一ヌクレオチド多型(snp)データセットは、比較的少数の個人に対してゲノム上の多くの機能を提供します。
モデル化前にできるだけ多くの情報を保存するためには、厳密なインプテーションスキームが必要である。
Denoising Autoencodersは、高次元データにおける計算の最先端の手法であるが、実世界の問題でしばしば利用できないような、十分な完全なケースを訓練する必要がある。
本稿では,無価値計算を多ラベル分類問題とみなし,自己複製型ランダム林の連鎖を提案する。
ニューラルネットワークの代わりにマルチラベルランダムフォレストを使用することは、最適化すべきパラメータが少ないため、低サンプリングデータではうまく機能する。
いくつかのSNPデータセットの実験では、我々のアルゴリズムは、データセットの情報のみに基づいて欠落した値を効果的に示唆し、追加情報を必要としない標準アルゴリズムよりも優れた性能を示す。
本稿では,このアルゴリズムはsnpデータ専用に実装されているが,値インプテーションの欠如した他の場合にも容易に適用できることを示す。
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