論文の概要: Latent Gaussian Model Boosting

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2105.08966v2
• Date: Fri, 21 May 2021 13:42:12 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-05-25 03:39:26.695124
• Title: Latent Gaussian Model Boosting
• Title（参考訳）: 潜在ガウスモデルブースティング
• Authors: Fabio Sigrist
• Abstract要約: ツリーブースティングは多くのデータセットに対して優れた予測精度を示す。 シミュレーションおよび実世界のデータ実験において,既存の手法と比較して予測精度が向上した。
• 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: Latent Gaussian models and boosting are widely used techniques in statistics and machine learning. Tree-boosting shows excellent predictive accuracy on many data sets, but potential drawbacks are that it assumes conditional independence of samples, produces discontinuous predictions for, e.g., spatial data, and it can have difficulty with high-cardinality categorical variables. Latent Gaussian models, such as Gaussian process and grouped random effects models, are flexible prior models that allow for making probabilistic predictions. However, existing latent Gaussian models usually assume either a zero or a linear prior mean function which can be an unrealistic assumption. This article introduces a novel approach that combines boosting and latent Gaussian models in order to remedy the above-mentioned drawbacks and to leverage the advantages of both techniques. We obtain increased predictive accuracy compared to existing approaches in both simulated and real-world data experiments.
• Abstract（参考訳）: 潜在ガウスモデルとブースティングは統計学や機械学習で広く使われている。 ツリーブースティングは多くのデータセットにおいて優れた予測精度を示すが、潜在的な欠点は、サンプルの条件付き独立性を仮定し、例えば空間データに対する不連続な予測を生成し、高心性カテゴリー変数では困難であることである。 ガウス過程や群ランダム効果モデルのような潜在ガウスモデルは、確率的予測を可能にする柔軟な事前モデルである。 しかし、既存の潜在ガウスモデルは通常、非現実的な仮定となるようなゼロあるいは線形事前平均関数を仮定する。 本稿では,上記の欠点を解消し,両手法の利点を活かすため,ガウスモデルの強化と潜在性を組み合わせた新しい手法を提案する。 シミュレーションおよび実世界のデータ実験における既存手法と比較して予測精度が向上した。

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