論文の概要: RFpredInterval: An R Package for Prediction Intervals with Random
Forests and Boosted Forests
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2106.08217v1
- Date: Tue, 15 Jun 2021 15:27:50 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-06-16 15:27:13.368404
- Title: RFpredInterval: An R Package for Prediction Intervals with Random
Forests and Boosted Forests
- Title（参考訳）: RFpred Interval:ランダム林と隆起林との交点予測のためのRパッケージ
- Authors: Cansu Alakus, Denis Larocque, Aurelie Labbe
- Abstract要約: 我々は、ランダムな森林や森林の増生を伴う予測区間を構築するために、16の手法を統合した包括的RパッケージRFpredIntervalを開発した。
このパッケージに実装された手法は,Roy と Larocque (2020) が提案したランダムな森林で予測間隔を生成するために,PRBFと15の異なる変種で予測間隔を構築する新しい方法である。
その結果,提案手法は競争力が高く,世界規模では競合手法よりも優れていた。
- 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: Like many predictive models, random forests provide a point prediction for a
new observation. Besides the point prediction, it is important to quantify the
uncertainty in the prediction. Prediction intervals provide information about
the reliability of the point predictions. We have developed a comprehensive R
package, RFpredInterval, that integrates 16 methods to build prediction
intervals with random forests and boosted forests. The methods implemented in
the package are a new method to build prediction intervals with boosted forests
(PIBF) and 15 different variants to produce prediction intervals with random
forests proposed by Roy and Larocque (2020). We perform an extensive simulation
study and apply real data analyses to compare the performance of the proposed
method to ten existing methods to build prediction intervals with random
forests. The results show that the proposed method is very competitive and,
globally, it outperforms the competing methods.
- Abstract（参考訳）: 多くの予測モデルと同様に、ランダム森林は新しい観測のポイント予測を提供する。
点予測の他に、予測の不確かさの定量化が重要である。
予測間隔は、ポイント予測の信頼性に関する情報を提供する。
我々は、ランダムな森林や森林の増生を伴う予測区間を構築するために、16の手法を統合した包括的RパッケージRFpredIntervalを開発した。
このパッケージに実装された手法は,Roy と Larocque (2020) が提案したランダムな森林で予測間隔を生成するために,PRBFと15の異なる変種で予測間隔を構築する新しい方法である。
本研究では,広範にシミュレーションを行い,実データ解析を適用して,提案手法の性能を10の既存手法と比較し,ランダムな森林で予測区間を構築する。
その結果,提案手法は競争力が高く,世界規模では競合手法よりも優れていた。
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