[论文解读] 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 3

一句话总结

本文提出了一种改进的监督离散化方法，即最小信息损失（MIL）算法的简化变体，旨在提升分类准确率的同时最小化连续属性离散化过程中的信息损失。在J48上与MIL和MDLP进行对比评估，该方法在多个基准案例中表现出更优的性能，展示了在机器学习中离散特征转换方面的更高准确率和更强鲁棒性。

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) .

研究动机与目标

• 开发一种更有效的监督离散化方法，以提升连续属性上的分类器性能。
• 在离散化过程中最小化信息损失，同时保持或提高分类准确率。
• 提供一种简化但强大的现有监督离散化技术（如MIL和MDLP）的替代方案。
• 将该方法与最先进的规则归纳算法（特别是J48）进行性能对比。
• 展示该改进方法在实际机器学习工作流中的实用优势。

提出的方法

• 该方法是最小信息损失（MIL）算法的改进版本，保留了其在离散化过程中最小化信息损失的核心原理。
• 采用监督方法，基于类别分布确定连续属性的最优分割点。
• 算法通过测量信息增益来评估潜在分割点，类似于基于熵的方法，但计算结构更简化。
• 离散化过程以最大化分类准确率并保留相关数据结构为导向。
• 该方法使用J48分类器作为评估基准进行实现与测试。
• 在标准数据集上将该方法与原始MIL和MDLP算法进行直接比较。

实验结果

研究问题

• RQ1 所提出的离散化器在分类准确率方面与原始MIL算法相比如何？
• RQ2 MIL的简化版本是否在离散属性转换中优于MDLP？
• RQ3 该改进方法在连续特征离散化过程中在多大程度上减少了信息损失？
• RQ4 该方法在多种基准数据集上是否保持或提升了准确率？
• RQ5 简化结构对计算效率和可扩展性有何影响？

主要发现

• 所提出的离散化器在多个基准数据集上优于原始MIL算法，表现出更高的分类准确率。
• 在多个测试案例中，该方法优于最小描述长度原理（MDLP），尤其是在复杂或噪声较大的数据环境中。
• 改进方法在离散化过程中保持了高分类准确率，同时最小化了信息损失。
• 使用J48作为基础分类器的实证评估证实了该方法的鲁棒性和泛化能力。
• 结果表明，简化结构并未损害性能，反而可能在实际应用中提升稳定性。
• 研究证实，通过优化分割点的监督离散化可显著改善分类器结果。