論文の概要: Target Variable Engineering

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.09440v1
• Date: Fri, 13 Oct 2023 23:12:21 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-10-17 20:22:17.119340
• Title: Target Variable Engineering
• Title（参考訳）: ターゲット変数エンジニアリング
• Authors: Jessica Clark
• Abstract要約: 数値的対象を予測するために訓練された回帰モデルの予測性能と、2項化対象を予測するために訓練された分類器を比較した。 回帰は最適性能に収束するためには、はるかに多くの計算作業を必要とする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: How does the formulation of a target variable affect performance within the ML pipeline? The experiments in this study examine numeric targets that have been binarized by comparing against a threshold. We compare the predictive performance of regression models trained to predict the numeric targets vs. classifiers trained to predict their binarized counterparts. Specifically, we make this comparison at every point of a randomized hyperparameter optimization search to understand the effect of computational resource budget on the tradeoff between the two. We find that regression requires significantly more computational effort to converge upon the optimal performance, and is more sensitive to both randomness and heuristic choices in the training process. Although classification can and does benefit from systematic hyperparameter tuning and model selection, the improvements are much less than for regression. This work comprises the first systematic comparison of regression and classification within the framework of computational resource requirements. Our findings contribute to calls for greater replicability and efficiency within the ML pipeline for the sake of building more sustainable and robust AI systems.
• Abstract（参考訳）: ターゲット変数の定式化はmlパイプラインのパフォーマンスにどのように影響するのか? 本研究では,しきい値との比較により二元化された数値的対象について検討した。 数値的目標を予測するために訓練された回帰モデルの予測性能と、二元化対象を予測するために訓練された分類器を比較した。 具体的には、ランダム化ハイパーパラメータ最適化探索の全ての点でこの比較を行い、計算資源予算が両者のトレードオフに与える影響を理解する。 回帰は最適性能に収束するためにははるかに多くの計算作業を必要としており、トレーニングプロセスにおけるランダムさとヒューリスティックな選択に敏感である。 分類は、体系的なハイパーパラメータチューニングとモデル選択の恩恵を受けることができるが、改善は回帰よりもはるかに少ない。 本研究は,計算資源要求の枠組みにおける回帰と分類の体系的比較である。 本研究は、より持続可能で堅牢なaiシステムを構築するため、mlパイプラインの再現性と効率性の向上に寄与する。

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