On Learning Representations for Tabular Data Distillation

📄 arXiv: 2501.13905v1 📥 PDF

作者: Inwon Kang, Parikshit Ram, Yi Zhou, Horst Samulowitz, Oshani Seneviratne

分类: cs.LG

发布日期: 2025-01-23

💡 一句话要点

提出TDColER以解决表格数据蒸馏中的特征异质性问题

🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture)

关键词: 表格数据蒸馏 TDColER 列嵌入 特征异质性 数据压缩 机器学习

📋 核心要点

  1. 现有的表格数据蒸馏方法主要集中在图像数据，缺乏对表格数据特征异质性和非可微模型的研究。
  2. 本文提出TDColER框架，通过列嵌入学习来解决表格数据蒸馏中的挑战，增强数据表示能力。
  3. 在TDBench基准上进行的实验表明，TDColER在多种表格学习模型中显著提升了蒸馏数据的质量。

📝 摘要（中文）

数据集蒸馏旨在从大型数据集中生成一小组信息丰富的实例，从而减少存储需求、隐私或版权风险，以及下游建模的计算成本。尽管大部分研究集中在图像数据上，但本研究关注表格数据蒸馏，面临特征异质性和非可微学习模型（如决策树集成和最近邻预测器）的挑战。为此，本文提出了TDColER，一个基于列嵌入的表格数据蒸馏框架，并引入了表格数据蒸馏基准TDBench。通过在TDBench上的详细评估，生成226,890个蒸馏数据集和548,880个训练模型，结果表明TDColER能够在7种不同的表格学习模型中提升蒸馏数据质量0.5-143%。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决表格数据蒸馏中的特征异质性和非可微学习模型带来的挑战。现有方法在处理这些问题时效果不佳，导致蒸馏数据质量低下。

核心思路：论文提出的TDColER框架通过列嵌入的方式进行表示学习，旨在有效捕捉表格数据中的信息，从而提升蒸馏数据的质量。这样的设计能够更好地适应表格数据的特性。

技术框架：TDColER框架包括数据预处理、列嵌入生成、蒸馏过程和模型评估四个主要模块。数据预处理阶段负责清洗和标准化输入数据，列嵌入生成模块则通过学习列之间的关系来构建有效的表示。

关键创新：TDColER的主要创新在于其采用了列嵌入的表示学习方法，这与传统的图像数据蒸馏方法有本质区别，能够更好地处理表格数据的特征异质性。

关键设计：在设计中，TDColER使用了特定的损失函数来优化列嵌入的质量，并通过调节超参数来平衡蒸馏过程中的信息保留与压缩效率。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果显示，TDColER在7种不同的表格学习模型中，蒸馏数据质量提升幅度达到0.5-143%。通过在TDBench基准上生成226,890个蒸馏数据集和548,880个训练模型，验证了其有效性。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括金融、医疗和市场分析等需要处理大量表格数据的行业。通过有效的表格数据蒸馏，企业可以减少存储成本，提高数据处理效率，并降低隐私风险，具有重要的实际价值和未来影响。

📄 摘要（原文）

Dataset distillation generates a small set of information-rich instances from a large dataset, resulting in reduced storage requirements, privacy or copyright risks, and computational costs for downstream modeling, though much of the research has focused on the image data modality. We study tabular data distillation, which brings in novel challenges such as the inherent feature heterogeneity and the common use of non-differentiable learning models (such as decision tree ensembles and nearest-neighbor predictors). To mitigate these challenges, we present $\texttt{TDColER}$, a tabular data distillation framework via column embeddings-based representation learning. To evaluate this framework, we also present a tabular data distillation benchmark, ${\sf \small TDBench}$. Based on an elaborate evaluation on ${\sf \small TDBench}$, resulting in 226,890 distilled datasets and 548,880 models trained on them, we demonstrate that $\texttt{TDColER}$ is able to boost the distilled data quality of off-the-shelf distillation schemes by 0.5-143% across 7 different tabular learning models.