論文の概要: IRTCI: Item Response Theory for Categorical Imputation
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2302.04165v1
- Date: Wed, 8 Feb 2023 16:17:20 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-02-09 15:33:28.723108
- Title: IRTCI: Item Response Theory for Categorical Imputation
- Title（参考訳）: IRTCI:カテゴリー計算における項目応答理論
- Authors: Adrienne Kline and Yuan Luo
- Abstract要約: 欠落したデータをスタンドイン値に置き換えるために、いくつかの計算手法が設計されている。
ここで紹介された作品は、アイテム応答理論(IRT)に基づく分類論的計算の新しい手段を提供する。
これらの手法を比較した分析は、3つの異なるデータセットで行われた。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.9952530228468754
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Most datasets suffer from partial or complete missing values, which has
downstream limitations on the available models on which to test the data and on
any statistical inferences that can be made from the data. Several imputation
techniques have been designed to replace missing data with stand in values. The
various approaches have implications for calculating clinical scores, model
building and model testing. The work showcased here offers a novel means for
categorical imputation based on item response theory (IRT) and compares it
against several methodologies currently used in the machine learning field
including k-nearest neighbors (kNN), multiple imputed chained equations (MICE)
and Amazon Web Services (AWS) deep learning method, Datawig. Analyses comparing
these techniques were performed on three different datasets that represented
ordinal, nominal and binary categories. The data were modified so that they
also varied on both the proportion of data missing and the systematization of
the missing data. Two different assessments of performance were conducted:
accuracy in reproducing the missing values, and predictive performance using
the imputed data. Results demonstrated that the new method, Item Response
Theory for Categorical Imputation (IRTCI), fared quite well compared to
currently used methods, outperforming several of them in many conditions. Given
the theoretical basis for the new approach, and the unique generation of
probabilistic terms for determining category belonging for missing cells, IRTCI
offers a viable alternative to current approaches.
- Abstract（参考訳）: ほとんどのデータセットは部分的あるいは完全的欠落値に苦しんでおり、データをテストするための利用可能なモデルや、データから作成可能な任意の統計推論に限界がある。
欠落したデータをスタンドインの値に置き換えるために、いくつかのインプテーション技術が設計されている。
様々なアプローチは、臨床スコア、モデル構築、モデルテストの計算に影響を及ぼす。
ここで紹介された研究は、アイテム応答理論(IRT)に基づいた分類論的計算の新しい手段を提供し、k-nearest neighbors(kNN)、MICE(Multiple Imputed chained equation)、Amazon Web Services(AWS)ディープラーニングメソッドDatawigなどの機械学習分野で現在使用されている方法論と比較する。
これらの手法を比較する分析は、順序、名目、二項のカテゴリを表す3つの異なるデータセット上で行われた。
データは、データの欠落率と欠落データの体系化の両方で変化するように修正された。
性能評価には, 欠落値の再現精度, インデュートデータを用いた予測性能の2つの異なる評価結果が得られた。
その結果,新しい手法であるIRTCI(Item Response Theory for Categorical Imputation)が,現在使用されている手法と比較して非常に優れており,多くの条件においてそのいくつかを上回る結果が得られた。
新たなアプローチの理論的基礎と、欠損細胞に属するカテゴリを決定するための一意の確率的項を考えると、IRTCIは現在のアプローチの代替となる。
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