論文の概要: Learned Feature Importance Scores for Automated Feature Engineering

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.04153v1
• Date: Thu, 6 Jun 2024 15:17:00 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-07 14:20:13.568945
• Title: Learned Feature Importance Scores for Automated Feature Engineering
• Title（参考訳）: 自動機能エンジニアリングのための学習された特徴重要度スコア
• Authors: Yihe Dong, Sercan Arik, Nathanael Yoder, Tomas Pfister,
• Abstract要約: AutoMANは、高精度で低レイテンシを実現し、異種データに拡張可能な、自動機能エンジニアリングフレームワークである。 これは、変換された特徴を明確に示さずに、候補変換空間を効果的に探索することに基づいている。 データセットのタスクターゲットを直接機能エンジニアリングに組み込んで、機能変換の重要性をエンドツーエンドに学習する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 26.49891047211272
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Feature engineering has demonstrated substantial utility for many machine learning workflows, such as in the small data regime or when distribution shifts are severe. Thus automating this capability can relieve much manual effort and improve model performance. Towards this, we propose AutoMAN, or Automated Mask-based Feature Engineering, an automated feature engineering framework that achieves high accuracy, low latency, and can be extended to heterogeneous and time-varying data. AutoMAN is based on effectively exploring the candidate transforms space, without explicitly manifesting transformed features. This is achieved by learning feature importance masks, which can be extended to support other modalities such as time series. AutoMAN learns feature transform importance end-to-end, incorporating a dataset's task target directly into feature engineering, resulting in state-of-the-art performance with significantly lower latency compared to alternatives.
• Abstract（参考訳）: 機能エンジニアリングは、小さなデータ構造や分散シフトが深刻である場合など、多くの機械学習ワークフローにかなりの有用性を示している。 したがって、この機能を自動化すれば、多くの手作業が軽減され、モデルのパフォーマンスが向上します。 そこで我々は,高い精度,低レイテンシを実現する自動機能エンジニアリングフレームワークであるAutoMAN(Automated Mask-based Feature Engineering)を提案する。 AutoMANは、変換された特徴を明確に示さずに、候補の変換空間を効果的に探索することに基づいている。 これは、時系列などの他のモダリティをサポートするために拡張できる特徴重要マスクの学習によって達成される。 AutoMANは、データセットのタスクターゲットを直接機能エンジニアリングに組み込むことで、機能変換の重要性をエンドツーエンドに学習する。

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