論文の概要: A model-free subdata selection method for classification

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.19127v1
• Date: Mon, 29 Apr 2024 22:05:29 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-05-01 16:03:12.848830
• Title: A model-free subdata selection method for classification
• Title（参考訳）: 分類のためのモデルフリーなサブデータ選択法
• Authors: Rakhi Singh,
• Abstract要約: サブデータ選択(Subdata selection)は、ビッグデータの小さな代表サンプルを選択する方法の研究である。 分類問題に対するモデルフリーなサブデータ選択法を提案する。 PEDサブデータが一様データよりも小さいGiniとなることを解析的に示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Subdata selection is a study of methods that select a small representative sample of the big data, the analysis of which is fast and statistically efficient. The existing subdata selection methods assume that the big data can be reasonably modeled using an underlying model, such as a (multinomial) logistic regression for classification problems. These methods work extremely well when the underlying modeling assumption is correct but often yield poor results otherwise. In this paper, we propose a model-free subdata selection method for classification problems, and the resulting subdata is called PED subdata. The PED subdata uses decision trees to find a partition of the data, followed by selecting an appropriate sample from each component of the partition. Random forests are used for analyzing the selected subdata. Our method can be employed for a general number of classes in the response and for both categorical and continuous predictors. We show analytically that the PED subdata results in a smaller Gini than a uniform subdata. Further, we demonstrate that the PED subdata has higher classification accuracy than other competing methods through extensive simulated and real datasets.
• Abstract（参考訳）: サブデータ選択(Subdata selection)は、ビッグデータの小さな代表サンプルを選択する方法の研究であり、その分析は高速で統計的に効率的である。 既存のサブデータ選択法は、分類問題に対する(多重の)ロジスティック回帰のような基礎モデルを用いて、ビッグデータを合理的にモデル化できると仮定する。 これらの手法は、基礎となるモデリング仮定が正しいが、多くの場合、そうでなければ、悪い結果をもたらすとき、非常にうまく機能する。 本稿では,分類問題に対するモデルフリーなサブデータ選択法を提案し,その結果をPEDサブデータと呼ぶ。 PEDサブデータはデータのパーティションを見つけるために決定木を使用し、続いてパーティションの各コンポーネントから適切なサンプルを選択する。 ランダムフォレストは、選択したサブデータを分析するために使用される。 本手法は,応答の一般クラスとカテゴリー的および連続的予測器の両方に利用することができる。 PEDサブデータが一様データよりも小さいGiniとなることを解析的に示す。 さらに、PEDサブデータは、広範囲なシミュレーションおよび実データを用いて、競合する他の手法よりも高い分類精度を有することを示した。

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