論文の概要: Prediction Models That Learn to Avoid Missing Values

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2505.03393v1
• Date: Tue, 06 May 2025 10:16:35 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-05-07 18:50:11.32881
• Title: Prediction Models That Learn to Avoid Missing Values
• Title（参考訳）: 失敗する価値を避けるための予測モデル
• Authors: Lena Stempfle, Anton Matsson, Newton Mwai, Fredrik D. Johansson,
• Abstract要約: 失敗回避機械学習(英: Missingness-avoiding、MA)は、テスト時に欠落する機能の価値をほとんど必要としないモデルをトレーニングするためのフレームワークである。 我々は,決定木,木アンサンブル,疎線形モデルに適したMA学習アルゴリズムを作成する。 我々のフレームワークは、テスト時に欠落した値の予測において、解釈可能性を維持する強力なツールを提供する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.302408149992981
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Handling missing values at test time is challenging for machine learning models, especially when aiming for both high accuracy and interpretability. Established approaches often add bias through imputation or excessive model complexity via missingness indicators. Moreover, either method can obscure interpretability, making it harder to understand how the model utilizes the observed variables in predictions. We propose missingness-avoiding (MA) machine learning, a general framework for training models to rarely require the values of missing (or imputed) features at test time. We create tailored MA learning algorithms for decision trees, tree ensembles, and sparse linear models by incorporating classifier-specific regularization terms in their learning objectives. The tree-based models leverage contextual missingness by reducing reliance on missing values based on the observed context. Experiments on real-world datasets demonstrate that MA-DT, MA-LASSO, MA-RF, and MA-GBT effectively reduce the reliance on features with missing values while maintaining predictive performance competitive with their unregularized counterparts. This shows that our framework gives practitioners a powerful tool to maintain interpretability in predictions with test-time missing values.
• Abstract（参考訳）: テスト時に欠落した値を扱うことは、特に高精度と解釈可能性の両方を目指して機械学習モデルでは難しい。 確立されたアプローチは、しばしば、不合理性インジケータを通して、または過剰なモデルの複雑さを通じてバイアスを加える。 さらに、どちらの手法も解釈容易性を曖昧にし、モデルがどのように観察された変数を予測に利用するかを理解するのが難しくなる。 テスト時に欠落した(あるいは暗示された)機能の価値をほとんど必要としないようなモデルをトレーニングするための一般的なフレームワークである、欠落回避機械学習(MA)を提案する。 学習目的に分類器固有の正規化項を組み込むことで,決定木,木アンサンブル,疎線形モデルに適したMA学習アルゴリズムを作成する。 ツリーベースのモデルは、観測されたコンテキストに基づいた欠落値への依存を減らすことで、コンテキストの欠落を利用する。 実世界のデータセットの実験では、MA-DT、MA-LASSO、MA-RF、MA-GBTは、非正規化されたデータセットと競合する予測性能を維持しながら、欠落した値を持つ機能への依存を効果的に低減することを示した。 これは、我々のフレームワークがテスト時に欠落した値の予測において、解釈可能性を維持する強力なツールを実践者に与えていることを示している。

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