論文の概要: Consensual Aggregation on Random Projected High-dimensional Features for Regression

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2204.02606v1
• Date: Wed, 6 Apr 2022 06:35:47 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-04-07 13:02:30.077020
• Title: Consensual Aggregation on Random Projected High-dimensional Features for Regression
• Title（参考訳）: 回帰のためのランダム予測高次元特徴に関する合意集約
• Authors: Sothea Has (LPSM, UPMC)
• Abstract要約: 本稿では,ランダムに投影された回帰予測の高次元的特徴に対するカーネルベースの合意アグリゲーションについて検討する。 集約方式は, 非常に大きく, 高い相関性を持つ特徴に対して, その性能を保っていることを数値的に説明する。 提案手法の効率性は,様々な種類の合成データセットと実データセットで評価されたいくつかの実験を通して説明される。
• 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 this paper, we present a study of a kernel-based consensual aggregation on randomly projected high-dimensional features of predictions for regression. The aggregation scheme is composed of two steps: the high-dimensional features of predictions, given by a large number of regression estimators, are randomly projected into a smaller subspace using Johnson-Lindenstrauss Lemma in the first step, and a kernel-based consensual aggregation is implemented on the projected features in the second step. We theoretically show that the performance of the aggregation scheme is close to the performance of the aggregation implemented on the original high-dimensional features, with high probability. Moreover, we numerically illustrate that the aggregation scheme upholds its performance on very large and highly correlated features of predictions given by different types of machines. The aggregation scheme allows us to flexibly merge a large number of redundant machines, plainly constructed without model selection or cross-validation. The efficiency of the proposed method is illustrated through several experiments evaluated on different types of synthetic and real datasets.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,回帰予測のランダムに投影された高次元特徴に対するカーネルベースの合意アグリゲーションについて検討する。 このアグリゲーションスキームは2つのステップから構成される: 多数の回帰推定器によって与えられる予測の高次元的特徴は、第1ステップでJohnson-Lindenstrauss Lemmaを用いてランダムに小さな部分空間に投影され、第2ステップで投影された特徴に対してカーネルベースのコンセンサスアグリゲーションが実装される。 理論上, アグリゲーションスキームの性能は, 元の高次元特徴に実装されたアグリゲーションの性能に近いことを高い確率で示す。 さらに, この集約方式は, 異なる種類の機械が与える予測の非常に大きく, 高い相関性を有する特徴にその性能を保っていることを数値的に示す。 このアグリゲーション方式により、モデル選択やクロスバリデーションを使わずに、多数の冗長マシンを柔軟にマージできる。 提案手法の有効性は,様々な種類の合成データと実データを用いて評価したいくつかの実験によって示される。

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