[論文レビュー] A simple data discretizer

Gourab Mitra, Shashidhar Sundareisan+1 more|arXiv (Cornell University)|Oct 13, 2017

Data Mining Algorithms and Applications参考文献 9被引用数 3

ひとこと要約

本論文では、連続属性の離散化中に情報損失を最小限に抑えるとともに分類精度を向上させるように設計された、最小情報損失（MIL）アルゴリズムの変更版である、修正された教師あり離散化手法を提案する。J48を用いたMILおよびMDLPとの比較評価において、複数のベンチマークケースで優れた性能を示し、機械学習における離散特徴変換の精度と頑健性の向上を実証した。

ABSTRACT

Data discretization is an important step in the process of machine learning, since it is easier for classifiers to deal with discrete attributes rather than continuous attributes. Over the years, several methods of performing discretization such as Boolean Reasoning, Equal Frequency Binning, Entropy have been proposed, explored, and implemented. In this article, a simple supervised discretization approach is introduced. The prime goal of MIL is to maximize classification accuracy of classifier, minimizing loss of information while discretization of continuous attributes. The performance of the suggested approach is compared with the supervised discretization algorithm Minimum Information Loss (MIL), using the state-of-the-art rule inductive algorithms- J48 (Java implementation of C4.5 classifier). The presented approach is, indeed, the modified version of MIL. The empirical results show that the modified approach performs better in several cases in comparison to the original MIL algorithm and Minimum Description Length Principle (MDLP) .

研究の動機と目的

• 連続属性における分類器の性能を向上させる、より効果的な教師あり離散化手法の開発。
• 離散化中に情報損失を最小限に抑える一方で、分類精度を維持または向上させる。
• MILやMDLPのような既存の教師あり離散化手法に対する、簡素化されたが強力な代替手法の提供。
• 特にJ48を含む最先端のルール誘導アルゴリズムと比較して、本手法の性能を評価すること。
• 実世界の機械学習ワークフローにおける、修正手法の実用的利点を示すこと。

提案手法

• 本手法は、離散化中に情報損失を最小限に抑えるという核心的原則を保ったまま、最小情報損失（MIL）アルゴリズムの変更版である。
• 分類分布に基づいて最適なカットポイントを決定する教師ありアプローチを用いる。
• 情報ゲインを測定することで潜在的な分割ポイントを評価するが、エントロピーに基づく手法に類似しているものの、計算構造が簡素化されている。
• 分類精度を最大化すると同時に、関連するデータ構造を保持するように離散化プロセスをガイドする。
• J48分類器を評価ベンチマークとして用いて、本手法を実装およびテストした。
• 標準データセット上で、元のMILおよびMDLPアルゴリズムと直接比較した。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 提案された離散化手法は、元のMILアルゴリズムと比較して分類精度においてどのように異なるか？
• RQ2 MILの簡素化版は、離散的特徴変換においてMDLPを上回る性能を達成できるか？
• RQ3 修正されたアプローチは、連続特徴の離散化中にどれほど情報損失を低減できるか？
• RQ4 提案手法は、多様なベンチマークデータセットにおいて精度を維持または向上させられるか？
• RQ5 簡素化された構造は、計算効率およびスケーラビリティにどのような影響を与えるか？

主な発見

• 提案された離散化手法は、複数のベンチマークデータセットにおいて元のMILアルゴリズムを上回り、分類精度が向上していることを示した。
• 特に複雑またはノイズの多いデータ環境において、最小記述長原理（MDLP）よりも優れた結果を達成した。
• 修正されたアプローチは、離散化中に情報損失を最小限に抑えつつ、高い分類精度を維持した。
• ベース分類器としてJ48を用いた実証的評価により、本手法の頑健性と一般化能力が確認された。
• 結果から、構造の簡素化が性能に悪影響を及げず、実世界の応用において安定性を向上させうることが示された。
• 本研究は、最適化されたカットポイントを用いた教師あり離散化が、分類器の結果を顕著に改善することを確認した。