論文の概要: Unmasking Trees for Tabular Data

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.05593v2
• Date: Sun, 29 Sep 2024 22:03:26 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-11-08 23:24:33.854129
• Title: Unmasking Trees for Tabular Data
• Title（参考訳）: 語彙データのための木を解き放つ
• Authors: Calvin McCarter,
• Abstract要約: 勾配型決定木を用いた表計算(および生成)の簡易な方法であるUnmaskingTreesを提案する。 条件生成サブプロブレムを解決するために,木分類器のバランス木に適合するBaltoBotを提案する。 従来の方法とは異なり、条件分布のパラメトリックな仮定は必要とせず、多重モーダル分布を持つ特徴を収容する。 我々はついに2つのアプローチをメタアルゴリズムとみなし、TabPFNを用いた文脈内学習に基づく生成モデリングを実証した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Despite much work on advanced deep learning and generative modeling techniques for tabular data generation and imputation, traditional methods have continued to win on imputation benchmarks. We herein present UnmaskingTrees, a simple method for tabular imputation (and generation) employing gradient-boosted decision trees which are used to incrementally unmask individual features. This approach offers state-of-the-art performance on imputation, and on generation given training data with missingness; and it has competitive performance on vanilla generation. To solve the conditional generation subproblem, we propose a tabular probabilistic prediction method, BaltoBot, which fits a balanced tree of boosted tree classifiers. Unlike older methods, it requires no parametric assumption on the conditional distribution, accommodating features with multimodal distributions; unlike newer diffusion methods, it offers fast sampling, closed-form density estimation, and flexible handling of discrete variables. We finally consider our two approaches as meta-algorithms, demonstrating in-context learning-based generative modeling with TabPFN.
• Abstract（参考訳）: 表形式のデータ生成と計算のための高度なディープラーニングと生成モデリング技術に関する研究にもかかわらず、従来の手法は計算ベンチマークで勝利し続けている。 本稿では,個々の特徴を段階的に解き放つために,勾配型決定木を用いた表計算(および生成)の簡単な方法であるUnmaskingTreesを提案する。 このアプローチは、命令処理における最先端のパフォーマンスと、不足したトレーニングデータを生成時に提供し、バニラ生成に対する競合的なパフォーマンスを提供する。 条件生成サブプロブレムを解決するために,木分類器のバランス木に適合する表型確率予測手法BaltoBotを提案する。 従来の方法とは異なり、条件分布のパラメトリックな仮定は不要であり、より新しい拡散法とは異なり、高速サンプリング、クローズドフォーム密度推定、離散変数のフレキシブルハンドリングを提供する。 我々はついに2つのアプローチをメタアルゴリズムとみなし、TabPFNを用いた文脈内学習に基づく生成モデリングを実証した。

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