論文の概要: Trinary Decision Trees for handling missing data

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.03561v2
• Date: Thu, 11 Jan 2024 14:19:39 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-01-13 03:45:58.821264
• Title: Trinary Decision Trees for handling missing data
• Title（参考訳）: 欠落データを扱うための三項決定木
• Authors: Henning Zakrisson
• Abstract要約: Trinary ツリーは、欠落した値が応答に関する情報を含んでいると仮定しない。 TrinaryMIAツリーは、トリナリーツリーとMissing In Attributes (MIA)アプローチを組み合わせたもので、あらゆるタイプの欠落において堅牢なパフォーマンスを示している。
• 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 introduces the Trinary decision tree, an algorithm designed to improve the handling of missing data in decision tree regressors and classifiers. Unlike other approaches, the Trinary decision tree does not assume that missing values contain any information about the response. Both theoretical calculations on estimator bias and numerical illustrations using real data sets are presented to compare its performance with established algorithms in different missing data scenarios (Missing Completely at Random (MCAR), and Informative Missingness (IM)). Notably, the Trinary tree outperforms its peers in MCAR settings, especially when data is only missing out-of-sample, while lacking behind in IM settings. A hybrid model, the TrinaryMIA tree, which combines the Trinary tree and the Missing In Attributes (MIA) approach, shows robust performance in all types of missingness. Despite the potential drawback of slower training speed, the Trinary tree offers a promising and more accurate method of handling missing data in decision tree algorithms.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,決定木回帰器と分類器の欠落データ処理を改善するアルゴリズムであるTrinary decision treeを紹介する。 他のアプローチとは異なり、三項決定木は、欠落した値が応答に関する情報を含まないと仮定しない。 実データを用いた推定器バイアスと数値図解の理論的計算は,それぞれ異なるデータシナリオ(MCAR:Missing Completely at Random)とInformative Missingness(IM:Informative Missingness)の確立したアルゴリズムと比較するために提示される。 特にトリナリーツリーは、MCAR設定において、特にデータがサンプル外にあるだけで、IM設定に欠如している場合に、ピアよりも優れています。 Trinary ツリーとMissing In Attributes (MIA) アプローチを組み合わせたハイブリッドモデルである TrinaryMIA ツリーは、あらゆるタイプの欠落において堅牢なパフォーマンスを示している。 トレーニング速度の遅さの潜在的な欠点にもかかわらず、Trinary Treeは、決定木アルゴリズムで欠落したデータを処理する、有望で正確な方法を提供する。

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