論文の概要: The Variability of Model Specification

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2110.02490v1
• Date: Wed, 6 Oct 2021 03:59:19 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-10-07 14:09:09.931694
• Title: The Variability of Model Specification
• Title（参考訳）: モデル仕様の可変性
• Authors: Joseph R. Barr, Peter Shaw, Marcus Sobel
• Abstract要約: 良いモデルはバイアスと分散の妥協である、という公理と見なされている。 本稿では,一般化線形モデル,コックス比例ハザードモデル,ARMAなどの回帰モデルフレームワークについて検討し,モデルの誤特定が分散に与える影響を考察する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.4939887831898457
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: It's regarded as an axiom that a good model is one that compromises between bias and variance. The bias is measured in training cost, while the variance of a (say, regression) model is measure by the cost associated with a validation set. If reducing bias is the goal, one will strive to fetch as complex a model as necessary, but complexity is invariably coupled with variance: greater complexity implies greater variance. In practice, driving training cost to near zero does not pose a fundamental problem; in fact, a sufficiently complex decision tree is perfectly capable of driving training cost to zero; however, the problem is often with controlling the model's variance. We investigate various regression model frameworks, including generalized linear models, Cox proportional hazard models, ARMA, and illustrate how misspecifying a model affects the variance.
• Abstract（参考訳）: 良いモデルはバイアスと分散を妥協するものであるという公理と見なされている。 バイアスはトレーニングコストで測定され、(例えば、回帰)モデルの分散は検証セットに関連するコストによって測定される。 バイアスを減らすことが目標なら、必要に応じてモデルの複雑さを取り出すように努力するが、複雑さと分散は必然的に結合される。 実際には、訓練コストをゼロに近い値まで押し上げることは基本的な問題ではない; 実際、十分に複雑な決定木はトレーニングコストをゼロまで押し上げることができる。 本稿では,一般化線形モデル,コックス比例ハザードモデル,ARMAなどの回帰モデルフレームワークについて検討し,モデルの誤特定が分散に与える影響を考察する。

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