論文の概要: missForestPredict -- Missing data imputation for prediction settings
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.03379v1
- Date: Tue, 2 Jul 2024 17:45:46 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-07-08 20:20:26.159417
- Title: missForestPredict -- Missing data imputation for prediction settings
- Title（参考訳）: missForestPredict -- 予測設定のためのデータ計算の欠如
- Authors: Elena Albu, Shan Gao, Laure Wynants, Ben Van Calster,
- Abstract要約: missForestPredictは、MissForest命令アルゴリズムの高速でユーザフレンドリな適応である。
missForestPredictでは、命令で使用される変数のエラー監視と制御が拡張されている。
missForestPredictは、短い計算時間内で予測設定で競合する結果を提供する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.8461446020965435
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Prediction models are used to predict an outcome based on input variables. Missing data in input variables often occurs at model development and at prediction time. The missForestPredict R package proposes an adaptation of the missForest imputation algorithm that is fast, user-friendly and tailored for prediction settings. The algorithm iteratively imputes variables using random forests until a convergence criterion (unified for continuous and categorical variables and based on the out-of-bag error) is met. The imputation models are saved for each variable and iteration and can be applied later to new observations at prediction time. The missForestPredict package offers extended error monitoring, control over variables used in the imputation and custom initialization. This allows users to tailor the imputation to their specific needs. The missForestPredict algorithm is compared to mean/mode imputation, linear regression imputation, mice, k-nearest neighbours, bagging, miceRanger and IterativeImputer on eight simulated datasets with simulated missingness (48 scenarios) and eight large public datasets using different prediction models. missForestPredict provides competitive results in prediction settings within short computation times.
- Abstract（参考訳）: 予測モデルは、入力変数に基づいて結果を予測するために使用される。
入力変数におけるデータの欠落は、しばしばモデル開発や予測時に発生する。
missForestPredict Rパッケージは、予測設定に適した高速でユーザフレンドリなMissForest命令アルゴリズムの適応を提案する。
このアルゴリズムは、収束基準(連続的および分類的変数に統一され、バグのアウト・オブ・バグ・エラーに基づく)が満たされるまで、ランダムフォレストを用いて変数を反復的にインプットする。
計算モデルは変数と繰り返し毎に保存され、予測時に新しい観測に後から適用することができる。
missForestPredictパッケージは、エラー監視の拡張、命令で使用される変数の制御、カスタム初期化を提供する。
これにより、ユーザーは特定のニーズに合わせて計算を調整できる。
missForestPredictアルゴリズムは、平均/モードインプット、線形回帰インプット、マウス、k-ネアレスト隣人、バッグング、マウスRanger、IterativeImputerの8つのシミュレートされたデータセット(48のシナリオ)と、異なる予測モデルを使用した8つの大きなパブリックデータセットと比較される。
missForestPredictは、短い計算時間内で予測設定で競合する結果を提供する。
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