Advertisement

改进GAIN模型：利用Meta-GAIN进行数据插补以处理缺失值

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型：None

简介：
本研究提出一种基于Meta-GAIN的方法来优化数据中缺失值的插补过程，旨在提高数据完整性和机器学习模型的性能。 元增益GAIN模型的扩展用于缺少数据插补。其中一些代码来自切尔西·芬恩（Chelsea Finn）的MAML实现、她的CS330斯坦福课程以及Jinsung Yoon的GAIN实现。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • 改进GAIN模型：利用Meta-GAIN进行数据插补以处理缺失值
    优质
    本研究提出一种基于Meta-GAIN的方法来优化数据中缺失值的插补过程，旨在提高数据完整性和机器学习模型的性能。 元增益GAIN模型的扩展用于缺少数据插补。其中一些代码来自切尔西·芬恩（Chelsea Finn）的MAML实现、她的CS330斯坦福课程以及Jinsung Yoon的GAIN实现。
     
  • GAIN-GTEx：利用生成对抗网络进行基因表达插补
    优质
    GAIN-GTEx是一种基于生成对抗网络（GAN）的方法，专门用于从大规模人类基因组数据集GTEx中插补缺失或未测序的基因表达值。这种方法能够有效填补数据空白，提高后续生物医学研究的数据完整性与分析准确性。 该存储库包含论文《带有生成对抗性插补网络（GAIN-GTEx）的基因表达插补》的代码，作者为Ramon Viñas、Tiago Azevedo、Eric R. Gamazon和Pietro Liò。基本生物学意义的问题是：基因子集的表达可以在多大程度上恢复完整的转录组，这对生物学发现和临床应用具有重要意义。 为了应对这一挑战，我们提出了一种基于生成对抗插补网络（GAIN-GTEx）的方法来填补基因表达缺失值。为提高方法的应用性，我们利用了GTEx v8数据集进行研究；该数据集是一种参考资源，在多种人体组织中产生了完整的转录组信息。 我们将模型与其他几种标准和最新的插补方法进行了比较，结果显示GAIN-GTEx在预测性能及运行时间方面均表现出明显优势。此外，我们的结果还表明：无论缺失水平如何，来自三种癌症类型的RNA-Seq数据都具有很强的概括性。 我们希望这项工作能够促进大规模RNA生物存储库的有效整合和使用。
     
  • GAIN: ICML 2018的生成对抗式插补网络（GAIN）代码库
    优质
    简介：GAIN是ICML 2018上提出的一种创新性的缺失数据处理方法，利用生成对抗网络进行高效的数据插补。本代码库为研究者提供了复现该模型所需资源。 “生成对抗式插补网络（GAIN）”的代码库作者是尹振成、詹姆斯·乔登以及米哈埃拉·范德沙尔。相关论文名为《GAIN：使用生成对抗网络进行数据插补》，由Jinsung Yoon，James Jordon和Mihaela van der Schaar在2018年国际机器学习会议上发表。 该代码库包含了一个实现于两个UCI数据集上的GAIN框架的插补功能。这两个数据集分别是UCI字母以及UCI垃圾邮件数据集。 要运行有关GAIN框架的培训与评估管道，只需执行命令`python3 -m main_letter_spam.py`即可。请注意，任何模型架构都可以作为生成器和鉴别器模型使用，例如多层感知机或CNN等。 输入参数包括： - data_name：字母（letter）或者垃圾邮件（spam） - miss_rate：缺少值的概率 - batch_size：批量大小 - hint_rate：提示率 - alpha：超参数 - 迭代次数
     
  • 利用Sfunction实现Gain模块
    优质
    本文章介绍了如何通过S-Function在Simulink中创建和实现Gain模块的方法，为用户提供了一种自定义动态系统建模的新思路。 通过Sfunction实现Gain模块的方法可以应用于自定义增益特性的设计与仿真中。这种方法提供了一种灵活的方式来模拟各种线性或非线性增益行为，并且能够方便地集成到Simulink模型当中，以满足复杂的控制系统需求。使用S-function不仅限于简单的比例放大功能，还可以扩展至包含状态反馈、前馈控制等更为复杂的应用场景。
     
  • 多重插补法处理缺失数据
    优质
    多重插补法是一种统计方法，用于填补数据集中存在的缺失值。这种方法通过创建多个可能的值来提高估计的准确性和可靠性，广泛应用于数据分析和科学研究中以改善结果的有效性。 插补法是一种用于处理缺失数据的方法。多重插补相较于单一插补具有优势，它通过生成一系列可能的数据集来填补每个缺失值，从而更好地反映其不确定性。本段落探讨了多重插补程序中的三种方法：回归预测法、倾向得分法和蒙特卡洛马尔可夫链方法，并分析了多重插补的效果以及存在的问题。关键词包括：多重插补；缺失数据。
     
  • Matlab中的缺失值处理：插值法补充
    优质
    本文介绍了在MATLAB环境中如何使用插值法有效处理数据集中的缺失值问题，提供具体实现方法与案例。 当数据中存在缺失值时，比较科学的方法是采用插值填补。具体的代码思路如下：从Excel文件导入数据后，使用Matlab进行插值拟合，并将结果直接更新到Excel表中。这种方法既简单又实用且快捷。当然你也可以选择导入数据库文件，具体操作根据个人需求而定！
     
  • 论文探讨-利用EM算法进行缺失数据插补的方法.pdf
    优质
    本文深入探讨了使用期望最大化（EM）算法处理和填补缺失数据的有效方法，为数据分析提供了一种强大的工具。通过理论分析与实例验证相结合的方式，展示了该方法在不同场景下的应用价值及优势。 一种基于EM算法的缺失数据插补方法由庄朋和孟凡荣提出。在科学研究中，多维数据集成是一种重要的手段，在实际应用过程中，整合后的数据集不可避免地会出现一些缺失值。本段落提出了一种利用EM算法来处理这种问题的方法。
     
  • 回归插补中的缺失数据处理
    优质
    本文探讨了在数据分析中如何有效利用回归插补方法来解决缺失数据的问题，旨在提高数据完整性和分析准确性。 在缺失数据情况下进行多因变量多元回归模型的参数估计时，可以采用回归插补方法。
     
  • 使用sklearn进行数据预处理：处理缺失值、标准化和归一化.pdf
    优质
    本PDF教程详解如何运用Python的sklearn库对数据进行预处理，包括填补缺失值、执行数据标准化及归一化的具体方法。适合初学者快速掌握相关技术技巧。 使用sklearn进行数据预处理主要包括缺失值的处理、数据标准化以及归一化等内容。这些步骤是数据分析与机器学习项目中的重要环节，通过合理有效的数据预处理可以显著提高模型的效果和性能。文档中详细介绍了如何利用sklearn库提供的各种工具来进行上述操作，并提供了相应的代码示例以帮助读者更好地理解和应用相关知识。
     
  • 基于生成对抗网络的缺失数据填补方法——GAIN的PyTorch实现（完整版）
    优质
    本项目提供了一个完整的PyTorch实现方案，用于执行基于生成对抗网络(GAN)的缺失数据填充技术(GAIN)，以有效处理各种数据集中的缺失值问题。 GAIN的pytorch版本包括GAIN、SGAIN、WSGAIN-CP和WSGAIN-GP，适用于十个数据集，并提供了四种缺失数据填补方法。关于GAIN的tensorflow版本，请参考相关资源。