論文の概要: Generating and Imputing Tabular Data via Diffusion and Flow-based Gradient-Boosted Trees

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.09968v3
• Date: Mon, 19 Feb 2024 21:48:33 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-02-21 20:50:04.660036
• Title: Generating and Imputing Tabular Data via Diffusion and Flow-based Gradient-Boosted Trees
• Title（参考訳）: 拡散とフローベース勾配ブーストツリーによる語彙データの生成と導入
• Authors: Alexia Jolicoeur-Martineau, Kilian Fatras, Tal Kachman
• Abstract要約: タブラルデータは取得が困難で、値が失われる。 本稿では,混合型(連続型および分類型)データの生成と計算のための新しいアプローチを提案する。 スコア関数やベクトル場をニューラルネットワークで学習する従来の手法とは対照的に,我々はXGBoostを採用する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.732842929815401
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Tabular data is hard to acquire and is subject to missing values. This paper introduces a novel approach for generating and imputing mixed-type (continuous and categorical) tabular data utilizing score-based diffusion and conditional flow matching. In contrast to prior methods that rely on neural networks to learn the score function or the vector field, we adopt XGBoost, a widely used Gradient-Boosted Tree (GBT) technique. To test our method, we build one of the most extensive benchmarks for tabular data generation and imputation, containing 27 diverse datasets and 9 metrics. Through empirical evaluation across the benchmark, we demonstrate that our approach outperforms deep-learning generation methods in data generation tasks and remains competitive in data imputation. Notably, it can be trained in parallel using CPUs without requiring a GPU. Our Python and R code is available at https://github.com/SamsungSAILMontreal/ForestDiffusion.
• Abstract（参考訳）: 表データを取得するのが難しく、値が不足している。 本稿では, スコアベース拡散と条件付き流れマッチングを利用して, 混合型(連続型, カテゴリー型) 表データの生成と計算を行う手法を提案する。 スコア関数やベクトル場をニューラルネットワークで学習する従来の手法とは対照的に,広く使用されているグラディエントブーストツリー(GBT)技術であるXGBoostを採用する。 提案手法をテストするために,27の多様なデータセットと9つのメトリクスを含む,表形式のデータ生成と計算のための最も広範なベンチマークを構築した。 実験的な評価により,本手法がデータ生成タスクにおいて深層学習法より優れ,データ計算において競争力を維持していることを示す。 特に、GPUを必要とせずに、CPUを使用して並列にトレーニングできる。 PythonとRのコードはhttps://github.com/SamsungSAILMontreal/ForestDiffusion.comから入手可能です。

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