論文の概要: Directly Handling Missing Data in Linear Discriminant Analysis for Enhancing Classification Accuracy and Interpretability

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.00710v3
• Date: Wed, 09 Oct 2024 14:51:23 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-10 14:29:48.448651
• Title: Directly Handling Missing Data in Linear Discriminant Analysis for Enhancing Classification Accuracy and Interpretability
• Title（参考訳）: 線形判別分析におけるミスデータの直接処理による分類精度と解釈性の向上
• Authors: Tuan L. Vo, Uyen Dang, Thu Nguyen,
• Abstract要約: 重み付き欠失線形判別分析(WLDA)と呼ばれる新しい頑健な分類法を提案する。 WLDAは線形判別分析(LDA)を拡張して、計算不要な値でデータセットを処理する。 我々はWLDAの特性を確立するために詳細な理論解析を行い、その説明可能性について徹底的に評価する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.4840867281815378
• License:
• Abstract: As the adoption of Artificial Intelligence (AI) models expands into critical real-world applications, ensuring the explainability of these models becomes paramount, particularly in sensitive fields such as medicine and finance. Linear Discriminant Analysis (LDA) remains a popular choice for classification due to its interpretable nature, derived from its capacity to model class distributions and enhance class separation through linear combinations of features. However, real-world datasets often suffer from incomplete data, posing substantial challenges for both classification accuracy and model interpretability. In this paper, we introduce a novel and robust classification method, termed Weighted missing Linear Discriminant Analysis (WLDA), which extends LDA to handle datasets with missing values without the need for imputation. Our approach innovatively incorporates a weight matrix that penalizes missing entries, thereby refining parameter estimation directly on incomplete data. This methodology not only preserves the interpretability of LDA but also significantly enhances classification performance in scenarios plagued by missing data. We conduct an in-depth theoretical analysis to establish the properties of WLDA and thoroughly evaluate its explainability. Experimental results across various datasets demonstrate that WLDA consistently outperforms traditional methods, especially in challenging environments where missing values are prevalent in both training and test datasets. This advancement provides a critical tool for improving classification accuracy and maintaining model transparency in the face of incomplete data.
• Abstract（参考訳）: 人工知能(AI)モデルの採用が重要な現実世界の応用へと拡大するにつれて、これらのモデルの説明可能性が最も重要となる。 線形判別分析(LDA)は、その解釈可能な性質から、クラス分布のモデル化と特徴の線形結合によるクラス分離の強化により、分類において一般的な選択肢である。 しかし、現実世界のデータセットは不完全なデータに悩まされることが多く、分類精度とモデル解釈可能性の両方に重大な課題が生じる。 本稿では、LDAを拡張して、計算不要な値でデータセットを扱えるように拡張した、重み付き欠落線形識別分析(WLDA)という、新しい頑健な分類手法を提案する。 提案手法は,欠落したエントリをペナライズする重み行列を革新的に組み込んで,不完全データを直接パラメータ推定する。 この手法はLDAの解釈可能性を保持するだけでなく、欠落したデータに悩まされるシナリオにおける分類性能を大幅に向上させる。 我々はWLDAの特性を確立するために詳細な理論解析を行い、その説明可能性について徹底的に評価する。 さまざまなデータセットにわたる実験結果は、WLDAが従来のメソッド、特にトレーニングとテスト両方のデータセットで欠落した値が一般的である困難な環境で、一貫してパフォーマンスを向上していることを示している。 この進歩は、分類精度を改善し、不完全なデータに直面してモデルの透明性を維持するための重要なツールを提供する。

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