論文の概要: A graph-structured distance for mixed-variable domains with meta variables

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.13073v2
• Date: Mon, 19 Aug 2024 20:04:32 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-08-21 19:49:55.097108
• Title: A graph-structured distance for mixed-variable domains with meta variables
• Title（参考訳）: メタ変数を持つ混合変数領域に対するグラフ構造距離
• 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および最適化アプリケーションに現れる。 最初の主な貢献は、階層的、木構造的、変数サイズ、条件付き検索フレームワークを一般化するモデリングフレームワークである。 2つ目の寄与は、同じ変数を共有しない混合変数の任意の対を比較する新しい距離である。
• 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 and optimization applications that feature different input sources, types or formats. Most models or methods do not natively tackle heterogeneity. Hence, such datasets are often partitioned into smaller and simpler ones, which may limit the generalizability or performance, especially if data is limited. The first main contribution of this work is a modeling framework that generalizes hierarchical, tree-structured, variable-size or conditional search frameworks. The framework models mixed-variable domains in which variables may be continuous, integer, or categorical, with some identified as meta when they influence the structure of the problem. The second main contribution is a novel distance that compares any pair of mixed-variable points that do not share the same variables, allowing to use whole heterogeneous datasets that reside in mixed-variable domains with meta variables. The contributions are illustrated on several regression experiments, in which the performance of a multilayer perceptron with respect to its hyperparameters is modeled.
• Abstract（参考訳）: 不均一データセットは、さまざまな入力ソース、タイプ、フォーマットを特徴とするさまざまな機械学習および最適化アプリケーションに現れる。 ほとんどのモデルやメソッドは、本質的に不均一性に取り組みません。 したがって、そのようなデータセットは、しばしばより小さくより単純なデータセットに分割されるため、特にデータが制限された場合、一般化可能性や性能が制限される可能性がある。 この研究の最初の貢献は、階層的、木構造的、変数サイズ、条件付き検索フレームワークを一般化するモデリングフレームワークである。 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混合変数ドメインをモデル化し、問題の構造に影響を与えるときにメタとして特定されるものもある。 2つ目の主な貢献は、同じ変数を共有しない混合変数の任意のペアを比較し、メタ変数を持つ混合変数の領域に存在する全異種データセットを使用できる、新しい距離である。 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に対する多層パーセプトロンの性能がモデル化されている。

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