論文の概要: Self-optimizing Feature Generation via Categorical Hashing
Representation and Hierarchical Reinforcement Crossing
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.04612v1
- Date: Fri, 8 Sep 2023 22:05:27 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-09-12 17:27:55.761743
- Title: Self-optimizing Feature Generation via Categorical Hashing
Representation and Hierarchical Reinforcement Crossing
- Title（参考訳）: カテゴリーハッシュ表現と階層強化交差による自己最適化特徴生成
- Authors: Wangyang Ying, Dongjie Wang, Kunpeng Liu, Leilei Sun, Yanjie Fu
- Abstract要約: 本稿では,自己最適化機能生成を解決するための,原則的かつ汎用的な表現交差フレームワークを提案する。
提案手法の有効性と有効性を示すための実験結果について述べる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 37.73656271138515
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Feature generation aims to generate new and meaningful features to create a
discriminative representation space.A generated feature is meaningful when the
generated feature is from a feature pair with inherent feature interaction. In
the real world, experienced data scientists can identify potentially useful
feature-feature interactions, and generate meaningful dimensions from an
exponentially large search space, in an optimal crossing form over an optimal
generation path. But, machines have limited human-like abilities.We generalize
such learning tasks as self-optimizing feature generation. Self-optimizing
feature generation imposes several under-addressed challenges on existing
systems: meaningful, robust, and efficient generation. To tackle these
challenges, we propose a principled and generic representation-crossing
framework to solve self-optimizing feature generation.To achieve hashing
representation, we propose a three-step approach: feature discretization,
feature hashing, and descriptive summarization. To achieve reinforcement
crossing, we develop a hierarchical reinforcement feature crossing approach.We
present extensive experimental results to demonstrate the effectiveness and
efficiency of the proposed method. The code is available at
https://github.com/yingwangyang/HRC_feature_cross.git.
- Abstract（参考訳）: 特徴生成は、識別的表現空間を作成するために、新しい意味のある特徴を生成することを目的としており、生成した特徴が特徴対と固有の特徴相互作用から生まれたときに意味を持つ。
実世界では、経験豊富なデータサイエンティストが潜在的に有用な特徴-機能相互作用を識別し、指数関数的に大きな探索空間から最適生成経路上の最適な交差形式で有意義な次元を生成することができる。
しかし,機械は人間のような能力に制限があり,自己最適化機能生成のような学習タスクを一般化する。
自己最適化機能生成は、有意義で堅牢で効率的な生成という、既存のシステムに未対応の課題を課す。
これらの課題に対処するために,ハッシング表現を実現するために,特徴の離散化,特徴のハッシュ化,記述的要約という3段階のアプローチを提案する。
提案手法の有効性と有効性を示すために, 階層的補強機能横断手法を開発し, 広範な実験結果を示す。
コードはhttps://github.com/yingwangyang/hrc_feature_cross.gitで入手できる。
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