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

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.16877v4
• Date: Fri, 25 Oct 2024 06:44:08 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-28 13:35:16.123299
• 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: 欠落したデータを扱うために,ミスフォレスト計算に基づく分類を提案する。 CBMIは予測されたテストラベルを欠落した値で積み上げ、インプットでラベルを積み重ねる。 CBMIは、入力データのみに基づいて、命令よりもはるかに優れた結果を示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.387724419358174
• License:
• Abstract: Missing data is a common problem in practical data science settings. Various imputation methods have been developed to deal with missing data. However, even though the labels are available in the training data in many situations, the common practice of imputation usually only relies on the input and ignores the label. We propose Classification Based on MissForest Imputation (CBMI), a classification strategy that initializes the predicted test label with missing values and stacks the label with the input for imputation, allowing the label and the input to be imputed simultaneously. In addition, we propose the imputation using labels (IUL) algorithm, an imputation strategy that stacks the label into the input and illustrates how it can significantly improve the imputation quality. Experiments show that CBMI has classification accuracy when the test set contains missing data, especially for imbalanced data and categorical data. Moreover, for both the regression and classification, IUL consistently shows significantly better results than imputation based on only the input data.
• Abstract（参考訳）: データ不足は、実践的なデータサイエンス設定において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、多くの状況において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。 提案するCBMIは,予測されたテストラベルを不一致値で初期化し,インプットでラベルを積み重ね,ラベルとインプットを同時にインプットできる分類戦略である。 さらに,ラベルをインプットに積み重ねるインプット戦略であるラベルアルゴリズム(IUL)を用いて,インプットの品質を大幅に向上させる手法を提案する。 実験により、CBMIは、テストセットが欠落データを含む場合、特に不均衡データや分類データに対して、分類精度を持つことが示された。 さらに、回帰と分類の両方において、IULは入力データのみに基づいて計算結果よりもはるかに良い結果を示す。

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