論文の概要: A Nonparametric Test of Dependence Based on Ensemble of Decision Trees

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2007.12325v1
• Date: Fri, 24 Jul 2020 02:48:33 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-07 06:22:48.195706
• Title: A Nonparametric Test of Dependence Based on Ensemble of Decision Trees
• Title（参考訳）: 決定木のアンサンブルに基づく非パラメトリック依存性試験
• Authors: Rami Mahdi
• Abstract要約: 提案した係数は、観測されたサンプルS_n : (X_i, Y_i), i = 1の量を定量化する置換様統計量である。 n は置換標本 S_nn : (X_i, Y_j) i, j = 1 から判別可能である。 2つの変数が独立している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In this paper, a robust non-parametric measure of statistical dependence, or correlation, between two random variables is presented. The proposed coefficient is a permutation-like statistic that quantifies how much the observed sample S_n : {(X_i , Y_i), i = 1 . . . n} is discriminable from the permutated sample ^S_nn : {(X_i , Y_j), i, j = 1 . . . n}, where the two variables are independent. The extent of discriminability is determined using the predictions for the, interchangeable, leave-out sample from training an aggregate of decision trees to discriminate between the two samples without materializing the permutated sample. The proposed coefficient is computationally efficient, interpretable, invariant to monotonic transformations, and has a well-approximated distribution under independence. Empirical results show the proposed method to have a high power for detecting complex relationships from noisy data.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,2つの確率変数間の統計的依存,あるいは相関の頑健な非パラメトリック測度について述べる。 提案した係数は、観測されたサンプル S_n : {(X_i , Y_i), i = 1 . . . n} が置換標本 ^S_nn : {(X_i , Y_j), i, j = 1 . n} とどの程度独立であるかを定量化する置換型統計量である。 識別可能性の程度は、置換されたサンプルを実体化せずに2つのサンプルを識別する決定木の集合を訓練し、交換可能な残留サンプルの予測を用いて決定される。 提案する係数は計算効率が高く, 解釈可能であり, 単調変換に不変であり, 独立性下では近似分布を持つ。 実験結果から,ノイズデータから複雑な関係を検出するための高出力な手法を提案する。

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