Fugu-MT 論文翻訳(概要): agtboost: Adaptive and Automatic Gradient Tree Boosting Computations

論文の概要: agtboost: Adaptive and Automatic Gradient Tree Boosting Computations

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2008.12625v1
Date: Fri, 28 Aug 2020 12:42:19 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-10-24 01:46:28.130632
Title: agtboost: Adaptive and Automatic Gradient Tree Boosting Computations
Title（参考訳）: agtboost: 適応的で自動的なGradient Tree Boosting Computation
Authors: Berent {\AA}nund Str{\o}mnes Lunde, Tore Selland Kleppe
Abstract要約: agtboostは高速勾配木強化計算を実装している。有用なモデル検証関数は、学習された分布に関するコルモゴロフ・スミルノフテストを実行する。
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: agtboost is an R package implementing fast gradient tree boosting computations in a manner similar to other established frameworks such as xgboost and LightGBM, but with significant decreases in computation time and required mathematical and technical knowledge. The package automatically takes care of split/no-split decisions and selects the number of trees in the gradient tree boosting ensemble, i.e., agtboost adapts the complexity of the ensemble automatically to the information in the data. All of this is done during a single training run, which is made possible by utilizing developments in information theory for tree algorithms {\tt arXiv:2008.05926v1 [stat.ME]}. agtboost also comes with a feature importance function that eliminates the common practice of inserting noise features. Further, a useful model validation function performs the Kolmogorov-Smirnov test on the learned distribution.
Abstract（参考訳）: agtboostは高速勾配木を実装したrパッケージで、xgboostやlightgbmのような他の確立されたフレームワークと同様の方法で計算を加速するが、計算時間と必要な数学的、技術的知識は大幅に減少する。パッケージは自動的に分割/非分割の判断を処理し、勾配木内の木数を増やすアンサンブル、すなわち、アグトブーストはアンサンブルの複雑さをデータ内の情報に自動的に適応させる。これら全ては単一のトレーニング実行中に行われ、木アルゴリズムに対する情報理論の発展を利用して実現される。 agtboostにはノイズ機能を挿入する一般的なプラクティスを排除する機能の重要性も備えている。さらに、有用なモデル検証関数は、学習された分布に関するコルモゴロフ・スミルノフテストを実行する。

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