論文の概要: Oversampling Divide-and-conquer for Response-skewed Kernel Ridge Regression

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2107.05834v1
• Date: Tue, 13 Jul 2021 04:01:04 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2021-07-14 14:53:45.081439
• Title: Oversampling Divide-and-conquer for Response-skewed Kernel Ridge Regression
• Title（参考訳）: 応答歪カーネルリッジ回帰のためのオーバーサンプリング除算器
• Authors: Jingyi Zhang and Xiaoxiao Sun
• Abstract要約: 本研究では,分割・分散手法の限界を克服するために,新しい応答適応分割戦略を開発する。 提案手法は, 従来のダックKRR推定値よりも小さい平均二乗誤差(AMSE)を有することを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 20.00435452480056
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The divide-and-conquer method has been widely used for estimating large-scale kernel ridge regression estimates. Unfortunately, when the response variable is highly skewed, the divide-and-conquer kernel ridge regression (dacKRR) may overlook the underrepresented region and result in unacceptable results. We develop a novel response-adaptive partition strategy to overcome the limitation. In particular, we propose to allocate the replicates of some carefully identified informative observations to multiple nodes (local processors). The idea is analogous to the popular oversampling technique. Although such a technique has been widely used for addressing discrete label skewness, extending it to the dacKRR setting is nontrivial. We provide both theoretical and practical guidance on how to effectively over-sample the observations under the dacKRR setting. Furthermore, we show the proposed estimate has a smaller asymptotic mean squared error (AMSE) than that of the classical dacKRR estimate under mild conditions. Our theoretical findings are supported by both simulated and real-data analyses.
• Abstract（参考訳）: 分割・対数法は大規模カーネルリッジ回帰推定に広く用いられている。 残念なことに、応答変数が非常に歪んだ場合、分割・分割カーネルリッジ回帰 (dackrr) は、未表示領域を見落とし、受け入れられない結果をもたらす可能性がある。 この制限を克服するために,新しい応答適応分割戦略を開発した。 特に,複数のノード(ローカルプロセッサ)に注意深く識別された情報観測の複製を割り当てる手法を提案する。 そのアイデアは一般的なオーバーサンプリング手法に似ています。 このようなテクニックは、離散ラベルの歪に対処するために広く用いられてきたが、dacKRR設定に拡張することは簡単ではない。 我々は,dacKRR設定下での観測を効果的にオーバーサンプリングする方法に関する理論的および実践的なガイダンスを提供する。 さらに,提案した推定値の漸近平均二乗誤差(AMSE)は,軽度条件下での古典的ダックKRR推定値よりも小さいことを示す。 我々の理論的な知見はシミュレーションと実データ解析の両方で裏付けられている。

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