論文の概要: Hierarchical Embedded Bayesian Additive Regression Trees

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2204.07207v2
• Date: Mon, 24 Apr 2023 14:08:48 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-04-26 00:36:00.025420
• Title: Hierarchical Embedded Bayesian Additive Regression Trees
• Title（参考訳）: 階層的埋め込みベイズ加法回帰木
• Authors: Bruna Wundervald, Andrew Parnell, Katarina Domijan
• Abstract要約: HE-BARTは、レグレッションツリーのセットの終端ノードレベルにランダムエフェクトを含めることができる。 シミュレーションおよび実世界の例を用いて、HE-BARTは標準的な混合効果モデルのサンプルデータセットの多くに対して優れた予測が得られることを示した。 この論文の今後のバージョンでは、より大きく、より高度なデータセットと構造での使用について概説する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We propose a simple yet powerful extension of Bayesian Additive Regression Trees which we name Hierarchical Embedded BART (HE-BART). The model allows for random effects to be included at the terminal node level of a set of regression trees, making HE-BART a non-parametric alternative to mixed effects models which avoids the need for the user to specify the structure of the random effects in the model, whilst maintaining the prediction and uncertainty calibration properties of standard BART. Using simulated and real-world examples, we demonstrate that this new extension yields superior predictions for many of the standard mixed effects models' example data sets, and yet still provides consistent estimates of the random effect variances. In a future version of this paper, we outline its use in larger, more advanced data sets and structures.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,階層型埋め込みBART (HE-BART) と呼ばれるベイジアン付加回帰木の単純かつ強力な拡張を提案する。 このモデルでは、回帰木の集合の終端ノードレベルにランダム効果を含めることができるため、HE-BARTを混合効果モデルの非パラメトリックな代替品とし、標準BARTの予測と不確実な校正特性を維持しつつ、ユーザがモデル内のランダム効果の構造を特定することを避ける。 シミュレーションおよび実世界の例を用いて、この新しい拡張は標準的な混合効果モデルのサンプルデータセットの多くに対して優れた予測をもたらすことを実証するが、それでもランダム効果のばらつきを一貫して推定する。 本論文の今後のバージョンでは,より大規模で高度なデータセットと構造での利用について概説する。

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