論文の概要: A graph-structured distance for heterogeneous datasets with meta variables

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.13073v1
• Date: Mon, 20 May 2024 23:11:03 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-05-25 04:22:11.886714
• Title: A graph-structured distance for heterogeneous datasets with meta variables
• Title（参考訳）: メタ変数を持つ異種データセットのグラフ構造距離
• Authors: Edward Hallé-Hannan, Charles Audet, Youssef Diouane, Sébastien Le Digabel, Paul Saves,
• Abstract要約: 不均一データセットは、さまざまな機械学習や最適化アプリケーションに現れる。 最初の主な貢献は、最先端の階層的、木構造的、変数サイズのフレームワークを一般化するグラフ構造化フレームワークのモデリングである。 2つ目の寄与はグラフ構造距離であり、拡張点と含められた変数と除外された変数の組み合わせを比較する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.677718351174347
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Heterogeneous datasets emerge in various machine learning or optimization applications that feature different data sources, various data types and complex relationships between variables. In practice, heterogeneous datasets are often partitioned into smaller well-behaved ones that are easier to process. However, some applications involve expensive-to-generate or limited size datasets, which motivates methods based on the whole dataset. The first main contribution of this work is a modeling graph-structured framework that generalizes state-of-the-art hierarchical, tree-structured, or variable-size frameworks. This framework models domains that involve heterogeneous datasets in which variables may be continuous, integer, or categorical, with some identified as meta if their values determine the inclusion/exclusion or affect the bounds of other so-called decreed variables. Excluded variables are introduced to manage variables that are either included or excluded depending on the given points. The second main contribution is the graph-structured distance that compares extended points with any combination of included and excluded variables: any pair of points can be compared, allowing to work directly in heterogeneous datasets with meta variables. The contributions are illustrated with some regression experiments, in which the performance of a multilayer perceptron with respect to its hyperparameters is modeled with inverse distance weighting and $K$-nearest neighbors models.
• Abstract（参考訳）: 不均一データセットは、さまざまなデータソース、さまざまなデータタイプ、変数間の複雑な関係を特徴とする、さまざまな機械学習や最適化アプリケーションに現れる。 実際には、ヘテロジニアスデータセットは、処理が容易なより小さな、よく理解されたデータセットに分割されることが多い。 しかしながら、一部のアプリケーションは、高コストで生成または制限されたサイズデータセットを含んでおり、データセット全体に基づいたメソッドを動機付けている。 この研究の最初の貢献は、最先端の階層的、木構造的、変数サイズのフレームワークを一般化するグラフ構造化フレームワークのモデリングである。 このフレームワークは、変数が連続的、整数的、またはカテゴリー的であるような異種データセットを含むドメインをモデル化する。 除外された変数は、与えられたポイントに応じて含まれるか除外される変数を管理するために導入された。 2つ目の主な貢献はグラフ構造距離であり、拡張点と含められた変数と除外された変数の組み合わせを比較する:任意の一対の点を比較することができ、メタ変数を持つ異種データセットで直接動作することができる。 コントリビューションはいくつかの回帰実験で説明され、ハイパーパラメーターに対する多層パーセプトロンの性能は逆距離重み付けと$K$-nearest neighborsモデルでモデル化される。

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