欠損データの補完と欠損ラベルを利用した分類

Concepts de base

欠損データの補完に訓練ラベルを利用することで、入力データの補完精度を大幅に向上させることができる。また、訓練データとテストデータを統合して補完し、ラベルを同時に予測する手法(CBMI)は、従来の2段階アプローチ(補完後に分類モデルを構築)よりも優れた性能を示す。

Résumé

本論文では、欠損データの補完に訓練ラベルを利用する手法(IUL)と、訓練データとテストデータを統合して補完し、ラベルを同時に予測する手法(CBMI)を提案している。

IULでは、訓練入力データXtrainと訓練ラベルytrainを結合し、MissForestアルゴリズムを用いて補完する。これにより、ラベル情報を活用することで、入力データの補完精度が大幅に向上する。

CBMIでは、まずテストラベルを欠損値で初期化し、訓練入力、訓練ラベル、テスト入力、テストラベルを統合したデータセットを作成する。そして、MissForestアルゴリズムを用いて、この統合データセットの欠損値を一括して補完する。これにより、訓練ラベルと入力、テストラベルと入力を同時に補完できる。

実験の結果、IULとCBMIはいずれも、従来の欠損データ補完手法(DI)や2段階の分類手法(IClf)と比べて、特に不均衡データ、カテゴリカルデータ、少サンプルデータにおいて優れた性能を示すことが分かった。また、CBMIは訓練データの補完と同時にテストラベルの予測も行えるため、効率的な分類が可能となる。

Stats

訓練データの欠損率が80%の場合、soybean datasetでのCBMIの分類精度は0.547、IClfは0.5となり、4.7%の精度向上が見られた。
心臓病データセットでは、訓練データが完全に観測されている場合(欠損率0%)、CBMIの分類精度は0.82、IClfは0.818となり、0.2%の精度向上が見られた。

Citations

"欠損データの補完に訓練ラベルを利用することで、入力データの補完精度を大幅に向上させることができる。"
"訓練データとテストデータを統合して補完し、ラベルを同時に予測する手法(CBMI)は、従来の2段階アプローチ(補完後に分類モデルを構築)よりも優れた性能を示す。"

Idées clés tirées de

Imputation using training labels and classification via label imputation

by Thu ... à arxiv.org 04-24-2024

https://arxiv.org/pdf/2311.16877.pdf

Questions plus approfondies

IULとCBMIの性能差は、データの特性(欠損パターン、特徴量の種類、サンプル数など)によってどのように変化するか

IULとCBMIの性能差は、データの特性によって異なります。例えば、欠損パターンがランダムである場合、IULは通常のDIよりも優れた性能を示す傾向があります。特に、カテゴリカルデータやサンプル数が少ないデータセットでは、IULがより良い結果をもたらすことがあります。一方、CBMIは欠損データがテストセットに存在する場合に優れた性能を発揮し、特に不均衡なデータやカテゴリカルデータに対して有効です。サンプル数が少ないデータセットでも、CBMIはIClfよりも優れた結果を示すことがあります。

IULとCBMIは回帰問題にも適用できるか

IULとCBMIは回帰問題にも適用可能です。これらの手法は、欠損値の補完と分類だけでなく、回帰問題にも適用できます。実際、これらの手法は線形回帰や非線形回帰などの問題にも適用可能であり、性能はデータセットや欠損パターンによって異なります。回帰問題においても、IULとCBMIは欠損値の補完において有益な結果をもたらす可能性があります。

その場合の性能はどうなるか

IULとCBMIは、半教師あり学習の文脈で有用に活用できます。特に、半教師あり学習ではラベルのないサンプルを欠損ラベルを持つサンプルとして扱うことができます。このような設定では、IULやCBMIを活用することで、ラベルのないサンプルに対しても効果的な予測を行うことが可能です。さらに、半教師あり学習では、ラベルのないサンプルを活用してモデルの性能を向上させることができるため、IULやCBMIは有望な手法と言えます。