論文の概要: Influence of Data Dimensionality Reduction Methods on the Effectiveness of Quantum Machine Learning Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2511.03320v1
• Date: Wed, 05 Nov 2025 09:34:12 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-11-06 18:19:32.395755
• Title: Influence of Data Dimensionality Reduction Methods on the Effectiveness of Quantum Machine Learning Models
• Title（参考訳）: データ次元化手法が量子機械学習モデルの有効性に及ぼす影響
• Authors: Aakash Ravindra Shinde, Jukka K. Nurminen,
• Abstract要約: データ削減手法が異なる量子機械学習モデルにどのように影響するかを分析する。 以上の結果から,データ次元削減手法の使用により,スキュードな性能測定値が得られるという結論が得られた。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.3437656066916039
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Data dimensionality reduction techniques are often utilized in the implementation of Quantum Machine Learning models to address two significant issues: the constraints of NISQ quantum devices, which are characterized by noise and a limited number of qubits, and the challenge of simulating a large number of qubits on classical devices. It also raises concerns over the scalability of these approaches, as dimensionality reduction methods are slow to adapt to large datasets. In this article, we analyze how data reduction methods affect different QML models. We conduct this experiment over several generated datasets, quantum machine algorithms, quantum data encoding methods, and data reduction methods. All these models were evaluated on the performance metrics like accuracy, precision, recall, and F1 score. Our findings have led us to conclude that the usage of data dimensionality reduction methods results in skewed performance metric values, which results in wrongly estimating the actual performance of quantum machine learning models. There are several factors, along with data dimensionality reduction methods, that worsen this problem, such as characteristics of the datasets, classical to quantum information embedding methods, percentage of feature reduction, classical components associated with quantum models, and structure of quantum machine learning models. We consistently observed the difference in the accuracy range of 14% to 48% amongst these models, using data reduction and not using it. Apart from this, our observations have shown that some data reduction methods tend to perform better for some specific data embedding methodologies and ansatz constructions.
• Abstract（参考訳）: データ次元の低減技術は、ノイズと限られた量子ビットの数を特徴とするNISQ量子デバイスの制約と、古典的なデバイス上で多数の量子ビットをシミュレートする課題の2つの重要な問題に対処するために、量子機械学習モデルの実装でしばしば利用される。 これはまた、次元削減手法が大きなデータセットに適応するのに遅いため、これらのアプローチのスケーラビリティに対する懸念も引き起こす。 本稿では,データ削減手法が異なるQMLモデルにどのように影響するかを分析する。 この実験は、複数の生成されたデータセット、量子マシンアルゴリズム、量子データ符号化方法、およびデータ削減手法で実施する。 これらのモデルはすべて、精度、精度、リコール、F1スコアなどのパフォーマンス指標に基づいて評価された。 この結果から,データ次元削減手法の使用により,スキュー性能指標値が得られ,量子機械学習モデルの実際の性能を誤って推定する結果が得られた。 データ次元削減法とともに、データセットの特性、古典的から量子的情報埋め込み法、特徴量削減率、量子モデルに関連する古典的コンポーネント、量子機械学習モデルの構造など、この問題を悪化させる要因がいくつかある。 これらのモデルのうち, 精度の14%から48%の差を連続的に観測した。 これとは別に、いくつかのデータ削減手法は、特定のデータ埋め込み手法やアンザッツ構造に対してより良い性能を示す傾向にあることを示した。

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