論文の概要: Quantum Annealing based Feature Selection in Machine Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.19609v1
• Date: Fri, 29 Nov 2024 10:52:30 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-02 15:19:41.778978
• Title: Quantum Annealing based Feature Selection in Machine Learning
• Title（参考訳）: 機械学習における量子アニーリングに基づく特徴選択
• Authors: Daniel Pranjic, Bharadwaj Chowdary Mummaneni, Christian Tutschku,
• Abstract要約: 特徴選択は、機械学習(ML)モデルの精度と効率を高めるために不可欠である。 相互情報(MI)や条件付き相互情報(CMI)を最大化する最適な特徴の集合を計算することは、古典的コンピュータ上の大規模なデータセットに対して計算的に計算可能である。 本研究は,MIQUBO(Multual Information Quadratic Unconstrained Binary Optimization)の定式化を用いて,量子アニール板上での解法を実現する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.6437284704257459
• License:
• Abstract: Feature selection is crucial for enhancing the accuracy and efficiency of machine learning (ML) models. This work investigates the utility of quantum annealing for the feature selection process in an ML-pipeline, used for maximizing the mutual information (MI) or conditional mutual information (CMI) of the underlying feature space. Calculating the optimal set of features that maximize the MI or CMI is computationally intractable for large datasets on classical computers, even with approximative methods. This study employs a Mutual Information Quadratic Unconstrained Binary Optimization (MIQUBO) formulation, enabling its solution on a quantum annealer. We demonstrate the capability of this approach to identify the best feature combinations that maximize the MI or CMI. To showcase its real-world applicability, we solve the MIQUBO problem to forecast the prices of used excavators. Our results demonstrate that for datasets with a small MI concentration the MIQUBO approach can provide a significant improvement over MI-only based approaches, dependent on the dimension of the selected feature space.
• Abstract（参考訳）: 特徴選択は、機械学習(ML)モデルの精度と効率を高めるために不可欠である。 本研究では、基本特徴空間の相互情報(MI)や条件付き相互情報(CMI)の最大化に使用されるML-ピペリンの特徴選択プロセスにおける量子アニールの有用性について検討する。 MI や CMI を最大化する最適な特徴の集合を計算することは、近似法でさえも、古典的コンピュータ上の大規模なデータセットに対して計算的に難解である。 本研究は,MIQUBO(Multual Information Quadratic Unconstrained Binary Optimization)の定式化を用いて,量子アニール板上での解法を実現する。 このアプローチがMIやCMIを最大化する最適な機能の組み合わせを識別する能力を示す。 実世界の適用性を示すため,MIQUBO問題を解き,使用済み掘削機の価格を推定する。 以上の結果から,MI濃度が小さいデータセットの場合,MIQUBOアプローチは,選択した特徴空間の次元に依存するMIのみに基づくアプローチよりも大幅に改善できることが示唆された。

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