論文の概要: Partial Information Decomposition for Data Interpretability and Feature Selection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.19212v3
• Date: Mon, 18 Nov 2024 16:22:41 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-19 14:30:11.406463
• Title: Partial Information Decomposition for Data Interpretability and Feature Selection
• Title（参考訳）: データ解釈可能性と特徴選択のための部分的情報分解
• Authors: Charles Westphal, Stephen Hailes, Mirco Musolesi,
• Abstract要約: PIDF(Partial Information Decomposition of Features)は、データの同時解釈と特徴選択のための新しいパラダイムである。 合成データと実世界のデータの両方を用いてPIDFを広範囲に評価し,その可能性と有効性を示した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.7414804164475983
• License:
• Abstract: In this paper, we introduce Partial Information Decomposition of Features (PIDF), a new paradigm for simultaneous data interpretability and feature selection. Contrary to traditional methods that assign a single importance value, our approach is based on three metrics per feature: the mutual information shared with the target variable, the feature's contribution to synergistic information, and the amount of this information that is redundant. In particular, we develop a novel procedure based on these three metrics, which reveals not only how features are correlated with the target but also the additional and overlapping information provided by considering them in combination with other features. We extensively evaluate PIDF using both synthetic and real-world data, demonstrating its potential applications and effectiveness, by considering case studies from genetics and neuroscience.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,データの同時解釈と特徴選択のための新しいパラダイムであるPIDF(Partial Information Decomposition of Features)を紹介する。 単一の重要値を割り当てる従来の手法とは対照的に,我々のアプローチは,対象変数と共有される相互情報,相乗的情報に対する特徴の寄与,冗長な情報の量という,特徴ごとに3つの指標に基づいています。 特に,これら3つの指標に基づく新しい手法を開発し,特徴が対象とどのように関連しているかだけでなく,他の特徴と組み合わせて検討することで得られる付加的・重複的な情報も明らかにする。 我々は、遺伝学と神経科学のケーススタディを考慮し、人工データと実世界のデータの両方を用いてPIDFを広範囲に評価し、その可能性と効果を実証した。

関連論文リスト

• Quantifying Spuriousness of Biased Datasets Using Partial Information Decomposition [14.82261635235695]
  純粋パターン(spurious pattern)とは、因果関係のないデータセットにおける2つ以上の変数間の数学的関連である。 本研究は,PID(Partial Information Decomposition)と呼ばれる数学的枠組みを用いて,データセット(スプリアス特徴とコア特徴の分割を含む)におけるスプリアス性の最初の情報理論的な定式化を提示する。 我々は、刺激的特徴と中核的特徴が他の対象変数について共有する結合情報内容、すなわちユニーク、冗長、シナジスティックな情報を分離する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-06-29T16:05:47Z)
• Causal Feature Selection via Transfer Entropy [59.999594949050596]
  因果発見は、観察データによる特徴間の因果関係を特定することを目的としている。 本稿では,前向きと後向きの機能選択に依存する新たな因果的特徴選択手法を提案する。 精度および有限サンプルの場合の回帰誤差と分類誤差について理論的に保証する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-10-17T08:04:45Z)
• On the Joint Interaction of Models, Data, and Features [82.60073661644435]
  本稿では,データとモデル間の相互作用を実験的に解析する新しいツールであるインタラクションテンソルを紹介する。 これらの観測に基づいて,特徴学習のための概念的枠組みを提案する。 この枠組みの下では、一つの仮説に対する期待された精度と一対の仮説に対する合意はどちらも閉形式で導出することができる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-06-07T21:35:26Z)
• infoVerse: A Universal Framework for Dataset Characterization with Multidimensional Meta-information [68.76707843019886]
  infoVerseは、データセットの特徴付けのための普遍的なフレームワークである。 infoVerseは、様々なモデル駆動メタ情報を統合することで、データセットの多次元特性をキャプチャする。 実世界の3つのアプリケーション(データプルーニング、アクティブラーニング、データアノテーション)において、infoVerse空間で選択されたサンプルは、強いベースラインを一貫して上回る。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-05-30T18:12:48Z)
• Relational Local Explanations [11.679389861042]
  我々は,入力変数間の関係解析に基づく,新しいモデルに依存しない,置換に基づく特徴帰属アルゴリズムを開発した。 機械学習のモデル決定とデータについて、より広範な洞察を得ることができます。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-12-23T14:46:23Z)
• FUNCK: Information Funnels and Bottlenecks for Invariant Representation Learning [7.804994311050265]
  データから不変表現を学習すると主張する一連の関連する情報漏えいとボトルネック問題について検討する。 本稿では,この情報理論の目的である「側情報付き条件付きプライバシ・ファンネル」の新たな要素を提案する。 一般に難解な目的を考慮し、ニューラルネットワークによってパラメータ化された補正変分推論を用いて、抽出可能な近似を導出する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-11-02T19:37:55Z)
• Self-Attention Neural Bag-of-Features [103.70855797025689]
  我々は最近導入された2D-Attentionの上に構築し、注意学習方法論を再構築する。 本稿では,関連情報を強調した2次元目視マスクを学習する機能・時間的アテンション機構を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-01-26T17:54:14Z)
• Learning Bias-Invariant Representation by Cross-Sample Mutual Information Minimization [77.8735802150511]
  対象タスクが誤用したバイアス情報を除去するために,クロスサンプル対逆脱バイアス法(CSAD)を提案する。 相関測定は, 対向的偏り評価において重要な役割を担い, クロスサンプル型相互情報推定器によって行われる。 我々は,提案手法の最先端手法に対する利点を検証するために,公開データセットの徹底的な実験を行った。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-08-11T21:17:02Z)
• A Rigorous Information-Theoretic Definition of Redundancy and Relevancy in Feature Selection Based on (Partial) Information Decomposition [0.0483420384410068]
  情報理論は、変数の集合が対象に与える情報を、ユニークで冗長でシナジスティックなコントリビューションに分解する手段を提供していない、と我々は主張する。 部分情報分解(PID)を用いて,PID用語における特徴関連性と冗長性の新たな定義を提供する。 実用的特徴選択のための反復的CMIに基づくアルゴリズムを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-05-10T08:33:10Z)
• A User-Guided Bayesian Framework for Ensemble Feature Selection in Life Science Applications (UBayFS) [0.0]
  本稿では,ベイズ統計フレームワークに組み込んだアンサンブル特徴選択手法UBayFSを提案する。 提案手法は,データとドメイン知識の2つの情報源を考慮し,特徴選択のプロセスを強化する。 標準的な機能セレクタとの比較では、UBayFSは競争力のあるパフォーマンスを実現し、ドメイン知識を組み込むための柔軟性を提供する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-04-30T06:51:33Z)
• Interactive Fusion of Multi-level Features for Compositional Activity Recognition [100.75045558068874]
  インタラクティブな融合によってこの目標を達成する新しいフレームワークを提案する。 本フレームワークは,位置から出現までの特徴抽出,意味的特徴の相互作用,意味から位置への予測という3つのステップで実装する。 我々は,2つの行動認識データセット,SomethingとCharadesに対するアプローチを評価した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-12-10T14:17:18Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。