論文の概要: Predictability Analysis of Regression Problems via Conditional Entropy Estimations

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.03824v1
• Date: Thu, 6 Jun 2024 07:59:19 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-07 15:59:34.044040
• Title: Predictability Analysis of Regression Problems via Conditional Entropy Estimations
• Title（参考訳）: 条件付きエントロピー推定による回帰問題の予測可能性解析
• Authors: Yu-Hsueh Fang, Chia-Yen Lee,
• Abstract要約: 回帰問題の予測可能性を評価するために,条件付きエントロピー推定器を開発した。 合成および実世界のデータセットの実験は、これらの推定器の堅牢性と有用性を示している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.8913544072080544
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: In the field of machine learning, regression problems are pivotal due to their ability to predict continuous outcomes. Traditional error metrics like mean squared error, mean absolute error, and coefficient of determination measure model accuracy. The model accuracy is the consequence of the selected model and the features, which blurs the analysis of contribution. Predictability, in the other hand, focus on the predictable level of a target variable given a set of features. This study introduces conditional entropy estimators to assess predictability in regression problems, bridging this gap. We enhance and develop reliable conditional entropy estimators, particularly the KNIFE-P estimator and LMC-P estimator, which offer under- and over-estimation, providing a practical framework for predictability analysis. Extensive experiments on synthesized and real-world datasets demonstrate the robustness and utility of these estimators. Additionally, we extend the analysis to the coefficient of determination \(R^2 \), enhancing the interpretability of predictability. The results highlight the effectiveness of KNIFE-P and LMC-P in capturing the achievable performance and limitations of feature sets, providing valuable tools in the development of regression models. These indicators offer a robust framework for assessing the predictability for regression problems.
• Abstract（参考訳）: 機械学習の分野では、回帰問題は連続的な結果を予測する能力のために重要な問題である。 平均二乗誤差、平均絶対誤差、決定測度モデル精度の係数のような伝統的な誤差メトリクス。 モデル精度は、選択されたモデルと特徴の結果であり、コントリビューションの分析を曖昧にする。 一方、予測可能性(Predictability)は、一連の機能を考慮して、ターゲット変数の予測可能なレベルに焦点を当てる。 本研究では、回帰問題における予測可能性を評価する条件付きエントロピー推定器を導入し、このギャップを埋める。 我々は信頼性の高い条件エントロピー推定器(特にKNIFE-P推定器とLCC-P推定器)を改良・開発し、予測可能性分析のための実用的な枠組みを提供する。 合成および実世界のデータセットに関する大規模な実験は、これらの推定器の堅牢性と有用性を示している。 さらに,解析結果を決定係数(R^2 \)まで拡張し,予測可能性の解釈可能性を高める。 その結果,KNIFE-P と LMC-P が達成可能な性能と特徴セットの限界を捉え,回帰モデルの開発に有用なツールを提供することができた。 これらの指標は回帰問題の予測可能性を評価するための堅牢なフレームワークを提供する。

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