論文の概要: Generalised Boosted Forests

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2102.12561v1
• Date: Wed, 24 Feb 2021 21:17:31 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-02-27 02:04:07.889950
• Title: Generalised Boosted Forests
• Title（参考訳）: 一般化ブースト森林
• Authors: Indrayudh Ghosal, Giles Hooker
• Abstract要約: リンク空間におけるMLE型推定から始まり、それから一般化された残余を定義する。 これらの残差とそれに対応する重みをベースとなるランダムフォレストに適合させ、これを繰り返してブーストランダムフォレストを得る。 我々は、ランダムな森林ステップの両方がテストセットのログ類似度を減少させることをシミュレーションおよび実データで示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.9899017174990579
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: This paper extends recent work on boosting random forests to model non-Gaussian responses. Given an exponential family $\mathbb{E}[Y|X] = g^{-1}(f(X))$ our goal is to obtain an estimate for $f$. We start with an MLE-type estimate in the link space and then define generalised residuals from it. We use these residuals and some corresponding weights to fit a base random forest and then repeat the same to obtain a boost random forest. We call the sum of these three estimators a \textit{generalised boosted forest}. We show with simulated and real data that both the random forest steps reduces test-set log-likelihood, which we treat as our primary metric. We also provide a variance estimator, which we can obtain with the same computational cost as the original estimate itself. Empirical experiments on real-world data and simulations demonstrate that the methods can effectively reduce bias, and that confidence interval coverage is conservative in the bulk of the covariate distribution.
• Abstract（参考訳）: 本稿では、非ガウス応答をモデル化するためのランダム森林の促進に関する最近の研究を拡張した。 指数族 $\mathbb{E}[Y|X] = g^{-1}(f(X))$ を考えると、私たちの目標は$f$の見積もりを得ることです。 リンク空間におけるMLE型推定から始まり、それから一般化された残余を定義する。 これらの残差とそれに対応する重みをベースとなるランダムフォレストに適合させ、これを繰り返してブーストランダムフォレストを得る。 これら3つの見積もりの合計を \textit{Generalized Boosted Forest} と呼ぶ。 我々は、ランダムな森林ステップの両方がテストセットのログ類似度を減少させることをシミュレーションおよび実データで示す。 また, 分散推定器も提供し, 計算コストは元の推定値と同じである。 実世界のデータとシミュレーションに関する実証実験は、この手法がバイアスを効果的に低減し、信頼区間のカバレッジが共変量分布の大部分で保守的であることを示した。

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