AN EMPIRICAL COMPARISON OF TECHNIQUES FOR HANDLING INCOMPLETE DATA USING DECISION TREES
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Increasing the awareness of how incomplete data affects learning and classification accuracy has led to increasing numbers of missing data techniques. This article investigates the robustness and accuracy of seven popular techniques for tolerating incomplete training and test data for different patterns of missing data—different proportions and mechanisms of missing data on resulting tree-based models. The seven missing data techniques were compared by artificially simulating different proportions, patterns, and mechanisms of missing data using 21 complete datasets (i.e., with no missing values) obtained from the University of California, Irvine repository of machine-learning databases (Blake and Merz, 1998). A four-way repeated measures design was employed to analyze the data. The simulation results suggest important differences. All methods have their strengths and weaknesses. However, listwise deletion is substantially inferior to the other six techniques, while multiple imputation, that utilizes the expectation maximization algorithm, represents a superior approach to handling incomplete data. Decision tree single imputation and surrogate variables splitting are more severely impacted by missing values distributed among all attributes compared to when they are only on a single attribute. Otherwise, the imputation—versus model-based imputation procedures gave—reasonably good results although some discrepancies remained. Different techniques for addressing missing values when using decision trees can give substantially diverse results, and must be carefully considered to protect against biases and spurious findings. Multiple imputation should always be used, especially if the data contain many missing values. If few values are missing, any of the missing data techniques might be considered. The choice of technique should be guided by the proportion, pattern, and mechanisms of missing data, especially the latter two. However, the use of older techniques like listwise deletion and mean or mode single imputation is no longer justifiable given the accessibility and ease of use of more advanced techniques, such as multiple imputation and supervised learning imputation.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle