論文の概要: Numerical Data Imputation for Multimodal Data Sets: A Probabilistic Nearest-Neighbor Kernel Density Approach

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.16906v2
• Date: Mon, 10 Jul 2023 05:35:10 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-07-11 17:56:34.646965
• Title: Numerical Data Imputation for Multimodal Data Sets: A Probabilistic Nearest-Neighbor Kernel Density Approach
• Title（参考訳）: マルチモーダルデータセットに対する数値データインプテーション:確率的最接近核密度アプローチ
• Authors: Florian Lalande and Kenji Doya
• Abstract要約: 近辺推定(k$NN)と密度推定をガウスカーネル(KDE)で組み合わせたデータ計算手法を提案する。 提案手法は, 複雑なデータ構造に対処し, より低いデータ計算誤差を発生し, 確率的推定を現在の手法よりも高い確率で行うことができることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.750124853532831
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Numerical data imputation algorithms replace missing values by estimates to leverage incomplete data sets. Current imputation methods seek to minimize the error between the unobserved ground truth and the imputed values. But this strategy can create artifacts leading to poor imputation in the presence of multimodal or complex distributions. To tackle this problem, we introduce the $k$NN$\times$KDE algorithm: a data imputation method combining nearest neighbor estimation ($k$NN) and density estimation with Gaussian kernels (KDE). We compare our method with previous data imputation methods using artificial and real-world data with different data missing scenarios and various data missing rates, and show that our method can cope with complex original data structure, yields lower data imputation errors, and provides probabilistic estimates with higher likelihood than current methods. We release the code in open-source for the community: https://github.com/DeltaFloflo/knnxkde
• Abstract（参考訳）: 数値データインプテーションアルゴリズムは、欠落した値を推定で置き換え、不完全なデータセットを活用する。 現在の計算法は、観測されていない基底真理と暗示値との誤差を最小化する。 しかし、この戦略はマルチモーダル分布や複雑な分布の存在下では、悪影響をもたらすアーティファクトを生み出す可能性がある。 この問題に対処するために、近辺推定(k$NN)と密度推定(KDE)を組み合わせたデータ計算法である$k$NN$\times$KDEアルゴリズムを導入する。 異なるデータ欠落シナリオと様々なデータ欠落率を有する人工的および実世界のデータを用いた従来のデータインプテーション手法と比較し,本手法が複雑なオリジナルデータ構造に対応し,データインプテーション誤差を低減し,確率的推定を現在の手法よりも高い確率で提供することを示す。 コードはオープンソースでコミュニティ向けにリリースします。 https://github.com/deltafloflo/knnxkde

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