論文の概要: Still More Shades of Null: An Evaluation Suite for Responsible Missing Value Imputation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.07510v2
• Date: Thu, 31 Oct 2024 23:50:54 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-11-07 21:42:46.790600
• Title: Still More Shades of Null: An Evaluation Suite for Responsible Missing Value Imputation
• Title（参考訳）: Nullのさらなる影: 責任を欠く価値のインプットを評価するための評価スイート
• Authors: Falaah Arif Khan, Denys Herasymuk, Nazar Protsiv, Julia Stoyanovich,
• Abstract要約: 本稿では,有意な値計算を行うための評価スイートであるShades-of-Nullを紹介する。 我々はShades-of-Nullを使って23,940の実験パイプラインを含む大規模な実験研究を行っている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.620967781722717
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Data missingness is a practical challenge of sustained interest to the scientific community. In this paper, we present Shades-of-Null, an evaluation suite for responsible missing value imputation. Our work is novel in two ways (i) we model realistic and socially-salient missingness scenarios that go beyond Rubin's classic Missing Completely at Random (MCAR), Missing At Random (MAR) and Missing Not At Random (MNAR) settings, to include multi-mechanism missingness (when different missingness patterns co-exist in the data) and missingness shift (when the missingness mechanism changes between training and test) (ii) we evaluate imputers holistically, based on imputation quality, as well as on the predictive performance, fairness and stability of the models that are trained and tested on the data post-imputation. We use Shades-of-Null to conduct a large-scale empirical study involving 23,940 experimental pipelines, and find that while there is no single best-performing imputation approach for all missingness types, interesting trade-offs arise between predictive performance, fairness and stability, based on the combination of missingness scenario, imputer choice, and the architecture of the predictive model. We make Shades-of-Null publicly available, to enable researchers to rigorously evaluate missing value imputation methods on a wide range of metrics in plausible and socially meaningful scenarios.
• Abstract（参考訳）: データ不足は、科学コミュニティへの継続的な関心の実践的な挑戦である。 本稿では,有意な値計算を行うための評価スイートであるShades-of-Nullを提案する。 私たちの仕事は2つの点で斬新です i) ルビンの古典的なミス・アット・ランダム(MCAR)、ミス・アット・ランダム(MAR)、ミス・アット・ランダム(MNAR)の設定を超えて、現実的で社会的に安全な不足シナリオをモデル化し、マルチメカニズムの欠失(データに共存する異なる欠失パターンがある場合)と不足(トレーニングとテストの間の欠失メカニズムの変化)を含む。 二 インプット後のデータに基づいてトレーニング・テストしたモデルの予測性能、公平性、安定性に基づき、インプットの品質に基づいて、インプターを一様に評価する。 我々はShades-of-Nullを用いて,23,940の実験パイプラインを含む大規模実験を行い,すべての欠陥タイプに対して最も優れた計算法が存在しないにもかかわらず,予測性能,公正性,安定性のトレードオフが,不足シナリオ,不特定選択,予測モデルのアーキテクチャの組み合わせによって生じることを確認した。 私たちはShades-of-Nullを公開し、研究者が有意義で社会的に有意義なシナリオにおいて、幅広いメトリクスで欠落した値計算手法を厳格に評価できるようにします。

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