論文の概要: Imputation using training labels and classification via label imputation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.16877v3
• Date: Tue, 23 Apr 2024 13:03:10 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-04-24 19:35:42.470572
• Title: Imputation using training labels and classification via label imputation
• Title（参考訳）: トレーニングラベルを用いたインキュベーションとラベルインキュベーションによる分類
• Authors: Thu Nguyen, Tuan L. Vo, Pål Halvorsen, Michael A. Riegler,
• Abstract要約: ラベルをインプットに積み重ねることで,インプットのインプットが大幅に向上することを示す。 また、予測されたテストラベルを欠落値で初期化し、インプットでラベルを積み重ねる分類戦略を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.387724419358174
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Missing data is a common problem in practical settings. Various imputation methods have been developed to deal with missing data. However, even though the label is usually available in the training data, the common practice of imputation usually only relies on the input and ignores the label. In this work, we illustrate how stacking the label into the input can significantly improve the imputation of the input. In addition, we propose a classification strategy that initializes the predicted test label with missing values and stacks the label with the input for imputation. This allows imputing the label and the input at the same time. Also, the technique is capable of handling data training with missing labels without any prior imputation and is applicable to continuous, categorical, or mixed-type data. Experiments show promising results in terms of accuracy.
• Abstract（参考訳）: データの欠落は、現実的な設定では一般的な問題である。 欠落したデータを扱うために様々な計算法が開発されている。 しかしながら、通常、ラベルはトレーニングデータで利用できるが、インプットの一般的な実践は入力にのみ依存し、ラベルを無視する。 本稿では,ラベルを入力に積み重ねることによって,入力の計算精度を大幅に向上させる方法について述べる。 さらに、予測されたテストラベルを欠落値で初期化し、インプットでラベルを積み重ねる分類戦略を提案する。 これにより、ラベルと入力を同時に出力することができる。 また、この技術は、事前の計算なしに、欠落したラベルによるデータトレーニングを処理でき、連続的、分類的、または混合型データに適用できる。 実験は精度で有望な結果を示す。

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