論文の概要: Learning Exceptional Subgroups by End-to-End Maximizing KL-divergence

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.12930v1
• Date: Tue, 20 Feb 2024 11:29:57 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-02-21 15:44:19.893075
• Title: Learning Exceptional Subgroups by End-to-End Maximizing KL-divergence
• Title（参考訳）: KL分割の最大化による例外部分群学習
• Authors: Sascha Xu, Nils Philipp Walter, Janis Kalofolias, Jilles Vreeken
• Abstract要約: Syflowは、例外的なサブポピュレーションを見つけるための、エンドツーエンドの最適化可能なアプローチである。 我々は、Syflowが洞察に富んだ説明を伴う非常に例外的な部分群を確実に見つけることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 32.98328133998099
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Finding and describing sub-populations that are exceptional regarding a target property has important applications in many scientific disciplines, from identifying disadvantaged demographic groups in census data to finding conductive molecules within gold nanoparticles. Current approaches to finding such subgroups require pre-discretized predictive variables, do not permit non-trivial target distributions, do not scale to large datasets, and struggle to find diverse results. To address these limitations, we propose Syflow, an end-to-end optimizable approach in which we leverage normalizing flows to model arbitrary target distributions, and introduce a novel neural layer that results in easily interpretable subgroup descriptions. We demonstrate on synthetic and real-world data, including a case study, that Syflow reliably finds highly exceptional subgroups accompanied by insightful descriptions.
• Abstract（参考訳）: ターゲット特性に関して例外的なサブ人口の発見と記述は、国勢調査データに不利な人口集団を特定することから、金ナノ粒子中の導電性分子を見つけることまで、多くの科学分野において重要な応用である。 このようなサブグループを見つけるための現在のアプローチは、事前離散化された予測変数を必要とし、非自明なターゲット分布を許可せず、大規模なデータセットにスケールせず、多様な結果を見つけるのに苦労している。 このような制約に対処するために,我々は,フローの正規化を利用して任意のターゲット分布をモデル化するエンドツーエンド最適化手法であるsyflowを提案する。 ケーススタディを含む合成および実世界のデータについて、Syflowは洞察に富んだ説明を伴う非常に例外的なサブグループを確実に見つけることを実証する。

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