Fugu-MT 論文翻訳(概要): Backtrack Tie-Breaking for Decision Trees: A Note on Deodata Predictors

論文の概要: Backtrack Tie-Breaking for Decision Trees: A Note on Deodata Predictors

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2202.03865v2
Date: Wed, 9 Feb 2022 14:29:08 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-02-10 13:49:32.971595
Title: Backtrack Tie-Breaking for Decision Trees: A Note on Deodata Predictors
Title（参考訳）: 決定木のためのバックトラックティーブレーキング:デオデータ予測器について
Authors: Cristian Alb
Abstract要約: 決定木において予測されたクラス,すなわち結果を選択するためのタイブレーキング手法を提案する。この手法は、デオデータ予測器に使用される同様の手法の適応である。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: A tie-breaking method is proposed for choosing the predicted class, or outcome, in a decision tree. The method is an adaptation of a similar technique used for deodata predictors.
Abstract（参考訳）: 決定木において予測されたクラスまたは結果を選択するためのタイブレーキング手法を提案する。この方法は、デオデータ予測器に使用される同様の手法の適応である。

関連論文リスト

Rejection via Learning Density Ratios [50.91522897152437]
拒絶による分類は、モデルを予測しないことを許容する学習パラダイムとして現れます。そこで我々は,事前学習したモデルの性能を最大化する理想的なデータ分布を求める。私たちのフレームワークは、クリーンでノイズの多いデータセットで実証的にテストされます。
論文参考訳（メタデータ） (2024-05-29T01:32:17Z)
Learning accurate and interpretable decision trees [27.203303726977616]
我々は、同じドメインから繰り返しデータにアクセスして決定木学習アルゴリズムを設計するためのアプローチを開発する。本研究では,ベイズ決定木学習における事前パラメータのチューニングの複雑さについて検討し,その結果を決定木回帰に拡張する。また、学習した決定木の解釈可能性について検討し、決定木を用いた説明可能性と精度のトレードオフを最適化するためのデータ駆動型アプローチを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (2024-05-24T20:10:10Z)
Learned Causal Method Prediction [10.36548504177628]
与えられたデータセットに対して最適なメソッドを予測するためのフレームワークであるCAusal Method Predictor (CAMP)を提案する。我々は、多様な合成因果モデルからデータセットを生成し、候補手法をスコアし、そのデータセットの最高のスコア法を直接予測するようにモデルを訓練する。我々の戦略は、暗黙のデータセットプロパティをデータ駆動方式で最良のメソッドにマッピングすることを学びました。
論文参考訳（メタデータ） (2023-11-07T13:39:17Z)
Sample Complexity of Preference-Based Nonparametric Off-Policy Evaluation with Deep Networks [58.469818546042696]
我々は、OPEのサンプル効率を人間の好みで研究し、その統計的保証を確立する。 ReLUネットワークのサイズを適切に選択することにより、マルコフ決定過程において任意の低次元多様体構造を活用できることが示される。
論文参考訳（メタデータ） (2023-10-16T16:27:06Z)
Interfering Paths in Decision Trees: A Note on Deodata Predictors [0.0]
決定木の予測精度を向上させる手法を提案する。木の枝を複数の経路で平行に評価する。この技術は、デオデータアルゴリズムの最も近い近傍変種によって生成される予測とより整合した予測を可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (2022-02-24T12:41:20Z)
NUQ: Nonparametric Uncertainty Quantification for Deterministic Neural Networks [151.03112356092575]
本研究では,Nadaraya-Watson の条件付きラベル分布の非パラメトリック推定に基づく分類器の予測の不確かさの測定方法を示す。種々の実世界の画像データセットにおける不確実性推定タスクにおいて,本手法の強い性能を示す。
論文参考訳（メタデータ） (2022-02-07T12:30:45Z)
Collapsing the Decision Tree: the Concurrent Data Predictor [0.0]
コンカレントデータ予測器のファミリーは、決定木分類器から派生する。属性を同時に評価することにより、決定木はフラット構造に崩壊する。実験は予測精度の改善を示す。
論文参考訳（メタデータ） (2021-08-09T09:17:05Z)
Counterfactual Predictions under Runtime Confounding [74.90756694584839]
本研究は, 過去のデータからすべての関連要因を抽出した環境で, 事実予測タスクについて検討する。本稿では,この環境下での対実予測モデル学習のための2次ロバスト手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (2020-06-30T15:49:05Z)
Handling Missing Data in Decision Trees: A Probabilistic Approach [41.259097100704324]
確率論的アプローチを採り、決定木で欠落したデータを扱う問題に対処する。我々は, トラクタブル密度推定器を用いて, モデルの「予測予測」を計算する。学習時には「予測予測損失」を最小限に抑えて学習済みの樹木の微調整パラメーターを微調整する。
論文参考訳（メタデータ） (2020-06-29T19:54:54Z)
Open Problem: Model Selection for Contextual Bandits [82.57505650713496]
文脈的バンディット学習において同様の保証が可能かどうかを問う。統計的学習において、モデル選択のためのアルゴリズムは、学習者が最良の仮説クラスの複雑さに適応できるようにする。
論文参考訳（メタデータ） (2020-06-19T03:00:01Z)
Uncertainty Estimation Using a Single Deep Deterministic Neural Network [66.26231423824089]
本稿では,1回のフォワードパスで,テスト時に分布データポイントの発見と拒否が可能な決定論的ディープモデルを訓練する手法を提案する。我々は,新しい損失関数とセントロイド更新方式を用いて,これらをスケールトレーニングし,ソフトマックスモデルの精度に適合させる。
論文参考訳（メタデータ） (2020-03-04T12:27:36Z)

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。