論文の概要: Robust Finite Mixture Regression for Heterogeneous Targets

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2010.05430v1
• Date: Mon, 12 Oct 2020 03:27:07 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-08 06:05:55.403303
• Title: Robust Finite Mixture Regression for Heterogeneous Targets
• Title（参考訳）: 不均一ターゲットに対するロバスト有限混合回帰
• Authors: Jian Liang, Kun Chen, Ming Lin, Changshui Zhang, Fei Wang
• Abstract要約: 本稿では,サンプルクラスタの探索と,複数の不完全な混合型ターゲットを同時にモデル化するFMRモデルを提案する。 我々は、高次元の学習フレームワークの下で、無症状のオラクルのパフォーマンス境界をモデルに提供します。 その結果,我々のモデルは最先端の性能を達成できることがわかった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 70.19798470463378
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Finite Mixture Regression (FMR) refers to the mixture modeling scheme which learns multiple regression models from the training data set. Each of them is in charge of a subset. FMR is an effective scheme for handling sample heterogeneity, where a single regression model is not enough for capturing the complexities of the conditional distribution of the observed samples given the features. In this paper, we propose an FMR model that 1) finds sample clusters and jointly models multiple incomplete mixed-type targets simultaneously, 2) achieves shared feature selection among tasks and cluster components, and 3) detects anomaly tasks or clustered structure among tasks, and accommodates outlier samples. We provide non-asymptotic oracle performance bounds for our model under a high-dimensional learning framework. The proposed model is evaluated on both synthetic and real-world data sets. The results show that our model can achieve state-of-the-art performance.
• Abstract（参考訳）: FMR(Finite Mixture Regression)とは、学習データセットから複数の回帰モデルを学習する混合モデリングスキームである。 それぞれがサブセットを担当している。 FMRはサンプルの不均一性を扱うための有効な手法であり、単一の回帰モデルでは特徴が与えられた標本の条件分布の複雑さを捉えるには不十分である。 本稿では,FMRモデルを提案する。 1) サンプルクラスタと連成モデルとを同時に検出する。 2)タスクとクラスタコンポーネント間の共有機能選択を実現し、 3) タスク間の異常タスクやクラスタ構造を検出し,異常サンプルを収容する。 我々は,高次元学習フレームワークを用いて,無症状のオラクル性能境界をモデルに提供する。 提案モデルは合成データと実世界データの両方で評価される。 その結果,我々のモデルは最先端の性能を達成できることがわかった。

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