論文の概要: Fast Iterative and Task-Specific Imputation with Online Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.13786v1
• Date: Thu, 23 Jan 2025 16:04:18 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-01-24 19:17:07.330812
• Title: Fast Iterative and Task-Specific Imputation with Online Learning
• Title（参考訳）: オンライン学習による高速反復・タスク特化計算
• Authors: Rahul Bordoloi, Clémence Réda, Saptarshi Bej,
• Abstract要約: 本稿では,K-アネレスト近傍の計算を反復的に改善したF3Iという計算手法を提案する。 本稿では,F3Iによるいくつかのメカニズムの欠落に対する計算精度の理論的解析を行う。 また,F3Iの合成データと実生活における薬物再資源化と手書きデジタル認識データの両方における性能を実証した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.7855886538423187
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Missing feature values are a significant hurdle for downstream machine-learning tasks such as classification and regression. However, they are pervasive in multiple real-life use cases, for instance, in drug discovery research. Moreover, imputation methods might be time-consuming and offer few guarantees on the imputation quality, especially for not-missing-at-random mechanisms. We propose an imputation approach named F3I based on the iterative improvement of a K-nearest neighbor imputation that learns the weights for each neighbor of a data point, optimizing for the most likely distribution of points over data points. This algorithm can also be jointly trained with a downstream task on the imputed values. We provide a theoretical analysis of the imputation quality by F3I for several types of missing mechanisms. We also demonstrate the performance of F3I on both synthetic data sets and real-life drug repurposing and handwritten-digit recognition data.
• Abstract（参考訳）: 特徴値の欠落は、分類や回帰といった下流の機械学習タスクにとって重要なハードルである。 しかし、例えば薬物発見研究において、複数の実生活のユースケースで広く利用されている。 さらに、計算手法は時間を要する可能性があり、特に非許容ランダム機構において、計算品質の保証はほとんどない。 本稿では,データ点の近傍の重みを学習し,データ点上の最も可能性の高い点の分布を最適化するKアレスト近傍の計算を反復的に改善したF3Iという計算手法を提案する。 このアルゴリズムは、インプットされた値の下流タスクと共同でトレーニングすることもできる。 本稿では,F3Iによるいくつかのメカニズムの欠落に対する計算精度の理論的解析を行う。 また,F3Iの合成データと実生活における薬物再資源化と手書きデジタル認識データの両方における性能を実証した。

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