論文の概要: Minimax Rates for STIT and Poisson Hyperplane Random Forests
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2109.10541v2
- Date: Thu, 23 Sep 2021 23:20:25 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-09-27 11:02:16.705734
- Title: Minimax Rates for STIT and Poisson Hyperplane Random Forests
- Title(参考訳): STITとポアソン超平面ランダム林のミニマックス速度
- Authors: Eliza O'Reilly and Ngoc Mai Tran
- Abstract要約: 我々は、$mathbbRd$のランダムなパーティションから構築された、はるかに大きなランダムな森のクラスが、ミニマックスレートも達成できることを示した。
このクラスにはSTITランダム・フォレストが含まれており、これは超平面カットにより$mathbbRd$の自己相似かつ定常な分割から構築される、最も一般的なランダム・フォレストである。
- 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: In [12], Mourtada, Ga\"{i}ffas and Scornet showed that, under proper tuning
of the complexity parameters, random trees and forests built from the Mondrian
process in $\mathbb{R}^d$ achieve the minimax rate for $\beta$-H\"{o}lder
continuous functions, and random forests achieve the minimax rate for
$(1+\beta)$-H\"{o}lder functions in arbitrary dimension, where $\beta \in
(0,1]$. In this work, we show that a much larger class of random forests built
from random partitions of $\mathbb{R}^d$ also achieve these minimax rates. This
class includes STIT random forests, the most general class of random forests
built from a self-similar and stationary partition of $\mathbb{R}^d$ by
hyperplane cuts possible, as well as forests derived from Poisson hyperplane
tessellations. Our proof technique relies on classical results as well as
recent advances on stationary random tessellations in stochastic geometry.
- Abstract(参考訳): 12] において、mourtada, ga\"{i}ffas and scornet は、複雑性パラメータの適切なチューニングの下で、$\mathbb{r}^d$ でモンドリアン過程から構築されたランダムな木と森は、$\beta$-h\"{o}lder連続関数のミニマックスレートを達成し、ランダムな森は任意の次元で $(1+\beta)$-h\"{o}lder 関数の最小化率を達成し、$\beta \in (0,1]$ であることを示した。
本研究では,ランダムな分割である$\mathbb{r}^d$ から構築したランダムな森林群が,これらの極小化率を達成することを実証する。
このクラスにはSTITランダム・フォレスト(英語版)が含まれ、これは超平面切断により$\mathbb{R}^d$の自己相似かつ定常な分割から構築される最も一般的なランダム・フォレストと、ポアソン・ハイパープレーン・テッセルレーションに由来する森林を含んでいる。
我々の証明手法は古典的結果と、確率幾何学における定常ランダムテッセレーションの最近の進歩に依拠している。
関連論文リスト
- Adaptive Split Balancing for Optimal Random Forest [10.021381302215062]
データから木表現を学習できる適応型分割バランス林(ASBF)を導入する。
H"older class $mathcalHq,beta$ for any $qinmathbbN$ and $betain(0,1]$) でminimaxレートを達成するローカライズされたバージョンを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-02-17T09:10:40Z) - Improving the Accuracy and Interpretability of Random Forests via Forest
Pruning [0.0]
本稿では,ランダム林の精度と決定木の解釈可能性という,両世界を最大限に活用することを目的としたポストホックアプローチを提案する。
森林伐採手法を2つ提案し, 適度な森林を適度に選抜し, 選択した樹木を1つにまとめる。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-01-10T20:02:47Z) - Optimal Multi-Distribution Learning [88.3008613028333]
マルチディストリビューション学習は、$k$の異なるデータ分散における最悪のリスクを最小限に抑える共有モデルを学ぶことを目指している。
本稿では, (d+k)/varepsilon2の順に, サンプルの複雑さを伴って, ヴァレプシロン最適ランダム化仮説を導出するアルゴリズムを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-12-08T16:06:29Z) - Inference with Mondrian Random Forests [7.842152902652216]
回帰設定において、モンドリアンランダムフォレストによってなされた推定に対して中心極限定理を与える。
また,モンドリアンの無作為林に偏りを生じさせ,極小最大推定率を達成できる方法を提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-10-15T01:41:42Z) - Accelerating Generalized Random Forests with Fixed-Point Trees [2.810283834703862]
適応的なカーネル重み付けアルゴリズムとしてランダムフォレストを利用する。
固定点反復型近似から誘導される一般化ランダム林に対する新しい木成長則を提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-06-20T21:45:35Z) - Contextual Decision Trees [62.997667081978825]
学習アンサンブルの1つの浅い木を特徴量ベースで選択するための,マルチアームのコンテキスト付きバンドレコメンデーションフレームワークを提案する。
トレーニングされたシステムはランダムフォレスト上で動作し、最終的な出力を提供するためのベース予測器を動的に識別する。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-07-13T17:05:08Z) - Ensembles of Double Random Forest [1.7205106391379026]
二重ランダム森林のアンサンブルを生成するための2つの手法を提案する。
第1のアプローチでは、二重ランダム森林の回転に基づくアンサンブルを提案する。
第2のアプローチでは、二重ランダム森林の斜めアンサンブルを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-11-03T04:19:41Z) - Growing Deep Forests Efficiently with Soft Routing and Learned
Connectivity [79.83903179393164]
この論文は、いくつかの重要な側面で深い森林のアイデアをさらに拡張します。
我々は、ノードがハードバイナリ決定ではなく、確率的ルーティング決定、すなわちソフトルーティングを行う確率的ツリーを採用する。
MNISTデータセットの実験は、私たちの力のある深部森林が[1]、[3]よりも優れたまたは匹敵するパフォーマンスを達成できることを示しています。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-12-29T18:05:05Z) - An Efficient Adversarial Attack for Tree Ensembles [91.05779257472675]
傾斜促進決定木(DT)や無作為林(RF)などの木に基づくアンサンブルに対する敵対的攻撃
提案手法は,従来のMILP (Mixed-integer linear programming) よりも数千倍高速であることを示す。
私たちのコードはhttps://chong-z/tree-ensemble- attackで利用可能です。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-10-22T10:59:49Z) - Convex Polytope Trees [57.56078843831244]
コンベックスポリトープ木(CPT)は、決定境界の解釈可能な一般化によって決定木の系統を拡張するために提案される。
木構造が与えられたとき,木パラメータに対するCPTおよび拡張性のあるエンドツーエンドトレーニングアルゴリズムを効率的に構築する。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-10-21T19:38:57Z) - Stochastic Optimization Forests [60.523606291705214]
標準的なランダムな森林アルゴリズムのように予測精度を向上させるために分割するのではなく、分割を選択した木を栽培し、下流の意思決定品質を直接最適化することで、森林決定政策の訓練方法を示す。
概略分割基準は、各候補分割に対して正確に最適化された森林アルゴリズムに近い性能を保ちながら、100倍のランニング時間を短縮できることを示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-08-17T16:56:06Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。