論文の概要: Torch-Choice: A PyTorch Package for Large-Scale Choice Modelling with
Python
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2304.01906v1
- Date: Tue, 4 Apr 2023 16:00:48 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-04-05 13:12:28.619335
- Title: Torch-Choice: A PyTorch Package for Large-Scale Choice Modelling with
Python
- Title（参考訳）: Torch-Choice: Pythonによる大規模選択モデリングのためのPyTorchパッケージ
- Authors: Tianyu Du, Ayush Kanodia and Susan Athey
- Abstract要約: $texttttorch-choice$はPythonとPyTorchを使ったフレキシブルで高速な選択モデリングのためのオープンソースライブラリである。
$textttChoiceDataset$は、データベースを柔軟かつメモリ効率よく管理するための、$textttChoiceDataset$データ構造を提供します。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.566791864440262
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: The $\texttt{torch-choice}$ is an open-source library for flexible, fast
choice modeling with Python and PyTorch. $\texttt{torch-choice}$ provides a
$\texttt{ChoiceDataset}$ data structure to manage databases flexibly and
memory-efficiently. The paper demonstrates constructing a
$\texttt{ChoiceDataset}$ from databases of various formats and functionalities
of $\texttt{ChoiceDataset}$. The package implements two widely used models,
namely the multinomial logit and nested logit models, and supports
regularization during model estimation. The package incorporates the option to
take advantage of GPUs for estimation, allowing it to scale to massive datasets
while being computationally efficient. Models can be initialized using either
R-style formula strings or Python dictionaries. We conclude with a comparison
of the computational efficiencies of $\texttt{torch-choice}$ and
$\texttt{mlogit}$ in R as (1) the number of observations increases, (2) the
number of covariates increases, and (3) the expansion of item sets. Finally, we
demonstrate the scalability of $\texttt{torch-choice}$ on large-scale datasets.
- Abstract（参考訳）: $\texttt{torch-choice}$は、PythonとPyTorchを使った柔軟で高速な選択モデリングのためのオープンソースライブラリである。
データベースを柔軟かつメモリ効率良く管理するための$\texttt{torch-choice}$データ構造を提供する。
この記事では、$\texttt{ChoiceDataset}$のさまざまなフォーマットと機能を持つデータベースから$\textt{ChoiceDataset}$を構築することを実証する。
このパッケージは、多項ロジットとネストロジットモデルという2つの広く使われているモデルを実装し、モデル推定中に正規化をサポートする。
このパッケージには、推定にGPUを利用するオプションが含まれており、計算効率が良く、大量のデータセットにスケールできる。
モデルは R-style formula strings または Python dictionary を使って初期化することができる。
結論として, r における $\textt{torch-choice}$ と $\texttt{mlogit}$ の計算効率を比較して, (1) 観測数の増加, (2) 共変数数の増加, (3) 項目集合の拡大について考察した。
最後に、大規模データセット上で$\texttt{torch-choice}$のスケーラビリティを示す。
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