論文の概要: Nonparametric Conditional Density Estimation In A Deep Learning
Framework For Short-Term Forecasting
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2008.07653v1
- Date: Mon, 17 Aug 2020 22:31:19 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-10-28 03:35:32.155130
- Title: Nonparametric Conditional Density Estimation In A Deep Learning
Framework For Short-Term Forecasting
- Title（参考訳）: 短期予測のためのディープラーニングフレームワークにおける非パラメトリック条件密度推定
- Authors: David B. Huberman, Brian J. Reich, and Howard D. Bondell
- Abstract要約: 多くの機械学習技術は、対象変数の条件分布の単一点予測を与える。
本研究では,条件分布全体を同時に推定し,柔軟に機械学習技術を組み込む技術を提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.34410212782758043
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Short-term forecasting is an important tool in understanding environmental
processes. In this paper, we incorporate machine learning algorithms into a
conditional distribution estimator for the purposes of forecasting tropical
cyclone intensity. Many machine learning techniques give a single-point
prediction of the conditional distribution of the target variable, which does
not give a full accounting of the prediction variability. Conditional
distribution estimation can provide extra insight on predicted response
behavior, which could influence decision-making and policy. We propose a
technique that simultaneously estimates the entire conditional distribution and
flexibly allows for machine learning techniques to be incorporated. A smooth
model is fit over both the target variable and covariates, and a logistic
transformation is applied on the model output layer to produce an expression of
the conditional density function. We provide two examples of machine learning
models that can be used, polynomial regression and deep learning models. To
achieve computational efficiency we propose a case-control sampling
approximation to the conditional distribution. A simulation study for four
different data distributions highlights the effectiveness of our method
compared to other machine learning-based conditional distribution estimation
techniques. We then demonstrate the utility of our approach for forecasting
purposes using tropical cyclone data from the Atlantic Seaboard. This paper
gives a proof of concept for the promise of our method, further computational
developments can fully unlock its insights in more complex forecasting and
other applications.
- Abstract（参考訳）: 短期予測は環境プロセスを理解する上で重要なツールである。
本稿では,熱帯性サイクロン強度の予測を目的とした条件分布推定器に機械学習アルゴリズムを組み込む。
多くの機械学習技術は、ターゲット変数の条件分布を単一ポイントで予測するが、予測変数の完全な説明は得られない。
条件付分布推定は、意思決定と政策に影響を与える可能性のある予測応答行動に関する追加の洞察を与えることができる。
本研究では,条件分布全体を同時に推定し,柔軟に機械学習技術を組み込む技術を提案する。
対象変数と共変量の両方に滑らかなモデルが適合し、モデル出力層にロジスティック変換を適用して条件密度関数の式を生成する。
我々は,多項式回帰モデルと深層学習モデルという2つの機械学習モデルの例を示す。
計算効率を上げるために,条件分布に対するケース制御サンプリング近似を提案する。
4つの異なるデータ分布のシミュレーション研究は,他の機械学習による条件分布推定手法と比較して,本手法の有効性を強調した。
次に,大西洋岸の熱帯性サイクロンデータを用いた予測のためのアプローチの有用性を示す。
本稿では,提案手法の可能性を実証し,さらなる計算開発により,より複雑な予測などの応用における洞察を完全に解き放つことができることを示す。
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