Automungeによる欠損データインフィル【JST・京大機械翻訳】

Teague Nicholas J.

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202220204947443 整理番号：22P0292096

Automungeによる欠損データインフィル【JST・京大機械翻訳】

Missing Data Infill with Automunge

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発行年： 2022年02月18日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2022年02月18日
JST資料番号： O7000B 資料種別：プレプリント
記事区分：プレプリント発行国：アメリカ合衆国 (USA) 言語：英語 (EN)

データマイニングデータは,データ科学の実践における基本的障害である。本論文は,自動MLモデルが訓練集合の分割された抽出物からターゲット特徴のために訓練された「MLインフィル」を含む,タブーラデータ前処理のための,Automungeオープンソースpythonライブラリプラットフォームで利用できるように,いくつかの会議について調査する。一連の検証実験を,下流モデル性能に対する評価シナリオをベンチマークするために行い,そこでは,多くの事例でMLインフィルが数値およびカテゴリー目標特徴の両方に対して性能が優れており,他の帰属シナリオの雑音分布内で最小であった。証拠はまた,インフィルのボレアイン整数マーカーシグナリング存在による支持カラムの追加によるMLインフィルの補給が,通常,下流モデル性能に有益であることを示唆した。著者らは,タブーラ学習のためのMLインフィルへのデフォルトを推薦するのに十分な結果を考察し,さらに,インフィルのサポートカラム信号存在による補完の補完を推薦し,それぞれ,Automungeライブラリにおけるプッシュボタン操作で準備できる。著者らの貢献は,追加データに対する一貫した基礎のための指定した列車セットに関する基礎情報化モデルを基礎とする新しい生産に優しい実装によって,特徴変換の大規模なライブラリによって前処理プラットフォームに完全に統合される,ピストン生態系におけるタブーラ学習のための自動ML導出欠測データ補完ライブラリを含んだ。【JST・京大機械翻訳】

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, , , , , , , , 【Automatic Indexing@JST】

その他の構造材料による構造

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