論文の概要: A Comparison of Modeling Preprocessing Techniques

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2302.12042v2
• Date: Fri, 24 Feb 2023 02:18:19 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-02-27 15:47:10.755321
• Title: A Comparison of Modeling Preprocessing Techniques
• Title（参考訳）: モデリング前処理技術の比較
• Authors: Tosan Johnson, Alice J. Liu, Syed Raza, Aaron McGuire
• Abstract要約: 本稿では,構造化データに対する予測性能の観点から,各種データ処理手法の性能を比較した。 様々な構造、相互作用、複雑さの3つのデータセットが構築された。 特徴選択,分類的ハンドリング,ヌル計算のいくつかの手法を比較した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: This paper compares the performance of various data processing methods in terms of predictive performance for structured data. This paper also seeks to identify and recommend preprocessing methodologies for tree-based binary classification models, with a focus on eXtreme Gradient Boosting (XGBoost) models. Three data sets of various structures, interactions, and complexity were constructed, which were supplemented by a real-world data set from the Lending Club. We compare several methods for feature selection, categorical handling, and null imputation. Performance is assessed using relative comparisons among the chosen methodologies, including model prediction variability. This paper is presented by the three groups of preprocessing methodologies, with each section consisting of generalized observations. Each observation is accompanied by a recommendation of one or more preferred methodologies. Among feature selection methods, permutation-based feature importance, regularization, and XGBoost's feature importance by weight are not recommended. The correlation coefficient reduction also shows inferior performance. Instead, XGBoost importance by gain shows the most consistency and highest caliber of performance. Categorical featuring encoding methods show greater discrimination in performance among data set structures. While there was no universal "best" method, frequency encoding showed the greatest performance for the most complex data sets (Lending Club), but had the poorest performance for all synthetic (i.e., simpler) data sets. Finally, missing indicator imputation dominated in terms of performance among imputation methods, whereas tree imputation showed extremely poor and highly variable model performance.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,構造化データの予測性能の観点から様々なデータ処理手法の性能を比較する。 本稿では,eXtreme Gradient Boosting(XGBoost)モデルに着目し,ツリーベースバイナリ分類モデルの事前処理手法の同定と推奨を行う。 様々な構造、相互作用、複雑さの3つのデータセットが構築され、レンディングクラブの現実世界のデータセットによって補われた。 特徴選択,分類的ハンドリング,ヌル計算のいくつかの手法を比較した。 モデル予測変数を含む選択した手法の相対比較により性能を評価する。 本論文は,前処理方法論の3つのグループによって提示され,各セクションは一般化された観察によって構成される。 各観察には1つ以上の好ましい方法論が推奨されている。 特徴選択法のうち、置換に基づく特徴重要度、正規化、およびxgboostの特徴重要度は推奨されない。 相関係数の低減は性能の低下も示している。 代わりに、XGBoostの重要さは、最も一貫性があり、最高の性能を示している。 符号化手法の分類は、データセット構造間の性能の差別性を示す。 普遍的な "best" 方式は存在しなかったが、周波数符号化は最も複雑なデータセット (lending club) で最大の性能を示したが、すべての合成(すなわちより単純な)データセットでは最も性能が低かった。 最後に,木インプテーションは極めて貧弱で可変なモデル性能を示したが,指標インプテーションの欠如はインプテーション法の性能の面で支配的であった。

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