論文の概要: CatBoostLSS -- An extension of CatBoost to probabilistic forecasting
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2001.02121v1
- Date: Sat, 4 Jan 2020 15:42:44 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-01-14 12:39:15.312946
- Title: CatBoostLSS -- An extension of CatBoost to probabilistic forecasting
- Title（参考訳）: CatBoostLSS -- 確率予測へのCatBoostの拡張
- Authors: Alexander M\"arz
- Abstract要約: 本稿では,不可変応答変数の条件分布全体を予測する新しいフレームワークを提案する。
CatBoostLSSは条件平均のみではなくパラメトリック分布のすべてのモーメントをモデル化する。
提案手法の利点を実証するシミュレーション研究と実世界の実例を共に提示する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 91.3755431537592
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: We propose a new framework of CatBoost that predicts the entire conditional
distribution of a univariate response variable. In particular, CatBoostLSS
models all moments of a parametric distribution (i.e., mean, location, scale
and shape [LSS]) instead of the conditional mean only. Choosing from a wide
range of continuous, discrete and mixed discrete-continuous distributions,
modelling and predicting the entire conditional distribution greatly enhances
the flexibility of CatBoost, as it allows to gain insight into the data
generating process, as well as to create probabilistic forecasts from which
prediction intervals and quantiles of interest can be derived. We present both
a simulation study and real-world examples that demonstrate the benefits of our
approach.
- Abstract（参考訳）: 本研究では,一変量応答変数の条件分布全体を予測するCatBoostの新しいフレームワークを提案する。
特に、CatBoostLSSは条件平均のみではなくパラメトリック分布(平均、位置、スケール、形状(LSS))のすべてのモーメントをモデル化する。
幅広い連続分布、離散分布、混合離散連続分布から選択することで、条件分布全体のモデル化と予測は、データ生成プロセスへの洞察を得るだけでなく、興味のある予測間隔と分位数を導出できる確率的予測を可能にするため、catboostの柔軟性を大幅に向上させる。
提案手法の利点を実証するシミュレーション研究と実世界の実例を共に提示する。
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