論文の概要: Distributional Random Forests: Heterogeneity Adjustment and Multivariate Distributional Regression

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2005.14458v3
• Date: Wed, 12 Oct 2022 08:34:46 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-26 23:03:37.596301
• Title: Distributional Random Forests: Heterogeneity Adjustment and Multivariate Distributional Regression
• Title（参考訳）: 分布ランダム林:不均一性調整と多変量分布回帰
• Authors: Domagoj \'Cevid, Loris Michel, Jeffrey N\"af, Nicolai Meinshausen, Peter B\"uhlmann
• Abstract要約: 共同条件分布に基づく多変量応答のための新しい森林構築法を提案する。 コードはPythonとRパッケージとして利用可能である。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.8574682463936005
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Random Forest (Breiman, 2001) is a successful and widely used regression and classification algorithm. Part of its appeal and reason for its versatility is its (implicit) construction of a kernel-type weighting function on training data, which can also be used for targets other than the original mean estimation. We propose a novel forest construction for multivariate responses based on their joint conditional distribution, independent of the estimation target and the data model. It uses a new splitting criterion based on the MMD distributional metric, which is suitable for detecting heterogeneity in multivariate distributions. The induced weights define an estimate of the full conditional distribution, which in turn can be used for arbitrary and potentially complicated targets of interest. The method is very versatile and convenient to use, as we illustrate on a wide range of examples. The code is available as Python and R packages drf.
• Abstract（参考訳）: Random Forest (Breiman, 2001) は回帰と分類アルゴリズムとして成功し広く使われている。 その魅力と汎用性の理由のひとつは、トレーニングデータにカーネル型重み付け関数を(単純に)構築することであり、これは元の平均推定以外のターゲットにも使用できる。 本研究では, 推定対象とデータモデルに依存しない, 共同条件分布に基づく多変量応答のための新しい森林構築法を提案する。 mmd分布メトリックに基づく新しい分割基準を用い、多変量分布の異種性を検出するのに適している。 誘導重みは完全な条件分布の見積もりを定義し、これは任意の、あるいは潜在的に複雑な興味の対象に使用できる。 この手法は非常に汎用的であり、幅広い例で示すように、使い勝手の良い方法である。 コードはPythonとRパッケージとして利用可能である。

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