Fugu-MT 論文翻訳(概要): Modeling of time series using random forests: theoretical developments

論文の概要: Modeling of time series using random forests: theoretical developments

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2008.02479v1
Date: Thu, 6 Aug 2020 07:02:10 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-11-02 07:01:19.645346
Title: Modeling of time series using random forests: theoretical developments
Title（参考訳）: ランダム森林を用いた時系列モデリング -理論的展開-
Authors: Richard A. Davis and Mikkel S. Nielsen
Abstract要約: 非線形時系列モデリングの枠組みにおけるランダム森林の特性について検討する。非線形自己回帰過程上に構築された回帰木の濃度不等式を均一に証明する。
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 we study asymptotic properties of random forests within the framework of nonlinear time series modeling. While random forests have been successfully applied in various fields, the theoretical justification has not been considered for their use in a time series setting. Under mild conditions, we prove a uniform concentration inequality for regression trees built on nonlinear autoregressive processes and, subsequently, we use this result to prove consistency for a large class of random forests. The results are supported by various simulations.
Abstract（参考訳）: 本稿では,非線形時系列モデリングの枠組みにおけるランダム森林の漸近特性について検討する。ランダム林は様々な分野に適用されているが、時系列設定では理論上の正当性は考慮されていない。温和な条件下では,非線形自己回帰過程に基づく回帰木に対する一様濃度不等式を証明し,その結果を大規模ランダム林の一貫性を証明するために用いる。結果は様々なシミュレーションで裏付けられている。

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