論文の概要: MISNN: Multiple Imputation via Semi-parametric Neural Networks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.01794v1
• Date: Tue, 2 May 2023 21:45:36 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-05-04 16:29:23.858894
• Title: MISNN: Multiple Imputation via Semi-parametric Neural Networks
• Title（参考訳）: MISNN:半パラメトリックニューラルネットワークによる多重計算
• Authors: Zhiqi Bu, Zongyu Dai, Yiliang Zhang, Qi Long
• Abstract要約: バイオメディカル・ソーシャル・エコノメトリー研究において、多重計算(Multiple Imputation, MI)は、欠落した価値問題に広く応用されている。 提案するMISNNは,MIの特徴選択を取り入れた,新規で効率的なアルゴリズムである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.594714330925703
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Multiple imputation (MI) has been widely applied to missing value problems in biomedical, social and econometric research, in order to avoid improper inference in the downstream data analysis. In the presence of high-dimensional data, imputation models that include feature selection, especially $\ell_1$ regularized regression (such as Lasso, adaptive Lasso, and Elastic Net), are common choices to prevent the model from underdetermination. However, conducting MI with feature selection is difficult: existing methods are often computationally inefficient and poor in performance. We propose MISNN, a novel and efficient algorithm that incorporates feature selection for MI. Leveraging the approximation power of neural networks, MISNN is a general and flexible framework, compatible with any feature selection method, any neural network architecture, high/low-dimensional data and general missing patterns. Through empirical experiments, MISNN has demonstrated great advantages over state-of-the-art imputation methods (e.g. Bayesian Lasso and matrix completion), in terms of imputation accuracy, statistical consistency and computation speed.
• Abstract（参考訳）: 下流データ解析における不適切な推論を避けるため, バイオメディカル, 社会的, エコノメトリー研究の欠落問題に対して, 多重計算(MI)が広く適用されている。 高次元データの存在下では、特に$\ell_1$正規化回帰(Lasso、Adaptive Lasso、Elastic Netなど)を含むインパルスモデルは、モデルが過小評価されるのを防ぐための一般的な選択である。 しかし、機能選択を伴うmiの実行は困難であり、既存の手法はしばしば計算効率が悪く、性能が劣る。 提案するMISNNは,MIの特徴選択を取り入れた,新規で効率的なアルゴリズムである。 ニューラルネットワークの近似能力を活用して、MISNNは汎用的で柔軟なフレームワークであり、あらゆる特徴選択方法、ニューラルネットワークアーキテクチャ、高次元データ、一般的な欠落パターンと互換性がある。 経験的な実験を通じて、MISNNは計算精度、統計的整合性、計算速度の点で最先端の計算法(ベイジアン・ラッソや行列完備化など)に対して大きな利点を示した。

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