論文の概要: Between-Sample Relationship in Learning Tabular Data Using Graph and Attention Networks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.06772v1
• Date: Sun, 11 Jun 2023 20:56:21 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-06-13 16:46:48.939427
• Title: Between-Sample Relationship in Learning Tabular Data Using Graph and Attention Networks
• Title（参考訳）: グラフと注意ネットワークを用いた単語学習におけるサンプル間関係
• Authors: Shourav B. Rabbani and Manar D. Samad
• Abstract要約: 本論文は, サンプル間の関係を組み込むことで表型データ表現を学習するi.d仮定を緩和する。 いくつかのGNNとSOTA(State-of-the-art attention model)を用いた仮説について検討する。 その結果,5つのデータセット上での従来の機械学習と,3つのデータセット上でのSOTA深層表型学習よりも注目度の高いGNN手法が優れていることがわかった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
• Abstract: Traditional machine learning assumes samples in tabular data to be independent and identically distributed (i.i.d). This assumption may miss useful information within and between sample relationships in representation learning. This paper relaxes the i.i.d assumption to learn tabular data representations by incorporating between-sample relationships for the first time using graph neural networks (GNN). We investigate our hypothesis using several GNNs and state-of-the-art (SOTA) deep attention models to learn the between-sample relationship on ten tabular data sets by comparing them to traditional machine learning methods. GNN methods show the best performance on tabular data with large feature-to-sample ratios. Our results reveal that attention-based GNN methods outperform traditional machine learning on five data sets and SOTA deep tabular learning methods on three data sets. Between-sample learning via GNN and deep attention methods yield the best classification accuracy on seven of the ten data sets. This suggests that the i.i.d assumption may not always hold for most tabular data sets.
• Abstract（参考訳）: 従来の機械学習では、表データのサンプルは独立で同一に分散されていると仮定している。 この仮定は、表現学習におけるサンプル関係内およびサンプル間の有用な情報を見逃す可能性がある。 本稿では,グラフニューラルネットワーク(GNN)を用いて,初めてサンプル間関係を組み込むことにより,表型データ表現を学習するためのi.d仮定を緩和する。 本仮説は,いくつかのgnnと最先端(sota)深層注意モデルを用いて,従来の機械学習手法と比較し,10個の表型データセットのサンプル間関係を学習する。 GNN法は大きな特徴対サンプル比を持つ表データ上で最高の性能を示す。 その結果,5つのデータセット上での従来の機械学習と,3つのデータセット上でのSOTA深層表型学習よりも注目度の高いGNN手法が優れていることがわかった。 GNNとディープ・アテンション・メソッドによるサンプル間学習は10データセットのうち7セットで最高の分類精度が得られる。 これは、i.i.d仮定がほとんどの表型データセットに対して常に成り立つとは限らないことを示唆する。

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