論文の概要: MLPrE -- A tool for preprocessing and exploratory data analysis prior to machine learning model construction

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2510.25755v1
• Date: Wed, 29 Oct 2025 17:52:39 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-10-30 15:50:45.902196
• Title: MLPrE -- A tool for preprocessing and exploratory data analysis prior to machine learning model construction
• Title（参考訳）: MLPrE -- 機械学習モデル構築に先立って、事前処理と探索データ分析を行うツール
• Authors: David S Maxwell, Michael Darkoh, Sidharth R Samudrala, Caroline Chung, Stephanie T Schmidt, Bissan Al-Lazikani,
• Abstract要約: 本稿では,機械学習の前処理と探索データ解析,DatarEについて述べる。 DataFramesは処理中にデータを保持し、スケーラビリティを確保するために利用されました。 合計69のステージがintorEとして実装され、6つの多様なデータセットを使用して重要なステージをハイライトし、デモした。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.24629531282150877
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: With the recent growth of Deep Learning for AI, there is a need for tools to meet the demand of data flowing into those models. In some cases, source data may exist in multiple formats, and therefore the source data must be investigated and properly engineered for a Machine Learning model or graph database. Overhead and lack of scalability with existing workflows limit integration within a larger processing pipeline such as Apache Airflow, driving the need for a robust, extensible, and lightweight tool to preprocess arbitrary datasets that scales with data type and size. To address this, we present Machine Learning Preprocessing and Exploratory Data Analysis, MLPrE, in which SparkDataFrames were utilized to hold data during processing and ensure scalability. A generalizable JSON input file format was utilized to describe stepwise changes to that DataFrame. Stages were implemented for input and output, filtering, basic statistics, feature engineering, and exploratory data analysis. A total of 69 stages were implemented into MLPrE, of which we highlight and demonstrate key stages using six diverse datasets. We further highlight MLPrE's ability to independently process multiple fields in flat files and recombine them, otherwise requiring an additional pipeline, using a UniProt glossary term dataset. Building on this advantage, we demonstrated the clustering stage with available wine quality data. Lastly, we demonstrate the preparation of data for a graph database in the final stages of MLPrE using phosphosite kinase data. Overall, our MLPrE tool offers a generalizable and scalable tool for preprocessing and early data analysis, filling a critical need for such a tool given the ever expanding use of machine learning. This tool serves to accelerate and simplify early stage development in larger workflows.
• Abstract（参考訳）: 近年のDeep Learning for AIの成長により、これらのモデルに流入するデータ需要を満たすためのツールが必要である。 場合によっては、ソースデータが複数のフォーマットに存在する場合があるため、ソースデータを機械学習モデルやグラフデータベースのために調査し、適切に設計する必要がある。 既存のワークフローとのオーバーヘッドとスケーラビリティの欠如は、Apache Airflowのようなより大きな処理パイプライン内の統合を制限し、データタイプとサイズでスケールする任意のデータセットを前処理する堅牢で拡張性のある軽量なツールの必要性を喚起する。 そこで我々は,SparkDataFramesを用いて処理中にデータを保持し,スケーラビリティを確保する機械学習前処理と探索データ解析,MLPrEを提案する。 一般化可能なJSON入力ファイルフォーマットを使用して、そのDataFrameの段階的な変更を記述した。 ステージは入力と出力、フィルタリング、基礎統計、特徴工学、探索データ分析のために実装された。 合計69のステージがMLPrEに実装され、6つの多様なデータセットを使用して重要なステージをハイライトし、デモした。 さらに我々は、UniProt用語データセットを使用して、フラットファイル内の複数のフィールドを独立に処理し、それらを再結合するMLPrEの機能を強調した。 この利点を生かして、我々は、利用可能なワインの品質データを用いて、クラスタリングステージを実演した。 最後に, ホスホサイトキナーゼデータを用いたMLPrEの最終段階におけるグラフデータベースのデータ作成について述べる。 私たちのMLPrEツールは全体として、前処理と早期データ分析のための汎用的でスケーラブルなツールを提供しています。 このツールは、大規模なワークフローにおける早期開発を加速し、単純化するのに役立ちます。

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