論文の概要: In-Database Data Imputation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.03359v1
• Date: Sun, 7 Jan 2024 01:57:41 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-01-09 19:13:23.162576
• Title: In-Database Data Imputation
• Title（参考訳）: データベース内データインプテーション
• Authors: Massimo Perini, Milos Nikolic
• Abstract要約: データの欠落は多くの領域で広く問題となり、データ分析と意思決定の課題を生み出します。 不完全なレコードを除外したり、単純な見積もりを示唆するといった、欠落したデータを扱う従来の手法は、計算的に効率的であるが、バイアスを導入し、変数の関係を乱す可能性がある。 モデルベースの計算手法は、データの変動性と関係を保存し、より堅牢なソリューションを提供するが、彼らは計算時間をはるかに多く要求する。 この作業は、広く使われているMICE方式を用いて、データベースシステム内の効率的で高品質でスケーラブルなデータ計算を可能にする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.6157028677798809
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Missing data is a widespread problem in many domains, creating challenges in data analysis and decision making. Traditional techniques for dealing with missing data, such as excluding incomplete records or imputing simple estimates (e.g., mean), are computationally efficient but may introduce bias and disrupt variable relationships, leading to inaccurate analyses. Model-based imputation techniques offer a more robust solution that preserves the variability and relationships in the data, but they demand significantly more computation time, limiting their applicability to small datasets. This work enables efficient, high-quality, and scalable data imputation within a database system using the widely used MICE method. We adapt this method to exploit computation sharing and a ring abstraction for faster model training. To impute both continuous and categorical values, we develop techniques for in-database learning of stochastic linear regression and Gaussian discriminant analysis models. Our MICE implementations in PostgreSQL and DuckDB outperform alternative MICE implementations and model-based imputation techniques by up to two orders of magnitude in terms of computation time, while maintaining high imputation quality.
• Abstract（参考訳）: データの欠落は多くの領域で広く問題となり、データ分析と意思決定の課題を生み出します。 不完全レコードの排除や単純な推定(平均値など)のような欠落データを扱う従来の手法は、計算的に効率的であるが、バイアスを導入して変動関係を乱す可能性があり、不正確な分析につながる。 モデルベースの計算手法は、データの変動性と関係を保存し、より堅牢なソリューションを提供するが、より計算時間を必要とし、小さなデータセットに適用性を制限する。 この作業は、広く使われているMICE方式を用いて、データベースシステム内の効率的で高品質でスケーラブルなデータ計算を可能にする。 本手法は,より高速なモデル学習のための計算共有とリング抽象化に適応する。 連続値と分類値の両方を暗示するために,確率線形回帰のデータベース内学習法とガウス判別分析モデルを開発した。 PostgreSQL と DuckDB の MICE 実装は,計算時間の観点から最大2桁の精度で代替 MICE 実装やモデルベース計算技術より優れており,高い計算品質を維持している。

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