論文の概要: Random Forests for Change Point Detection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2205.04997v1
• Date: Tue, 10 May 2022 16:09:22 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-05-14 12:18:13.174596
• Title: Random Forests for Change Point Detection
• Title（参考訳）: 変化点検出のためのランダムフォレスト
• Authors: Malte Londschien, Peter B\"uhlmann, Solt Kov\'acs
• Abstract要約: 我々は、クラス確率予測を用いて、異なる変更点構成を比較する分類器のログ類似率を構築した。 本手法の効率的な実装は, 変更フォレストソフトウェアパッケージで利用可能である。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We propose a novel multivariate nonparametric multiple change point detection method using classifiers. We construct a classifier log-likelihood ratio that uses class probability predictions to compare different change point configurations. We propose a computationally feasible search method that is particularly well suited for random forests, denoted by changeforest. However, the method can be paired with any classifier that yields class probability predictions, which we illustrate by also using a k-nearest neighbor classifier. We provide theoretical results motivating our choices. In a large simulation study, our proposed changeforest method achieves improved empirical performance compared to existing multivariate nonparametric change point detection methods. An efficient implementation of our method is made available for R, Python, and Rust users in the changeforest software package.
• Abstract（参考訳）: 分類器を用いた多変量非パラメトリック多重変化点検出法を提案する。 我々は,クラス確率予測を用いて異なる変化点構成を比較する分類器log-likelihood ratioを構築した。 本稿では,特に森林変動林に好適な計算可能な探索法を提案する。 しかし、この手法はクラス確率予測をもたらす任意のクラス化器とペアリングすることができ、k-nearest近傍のクラス化器を用いても説明できる。 我々は選択を動機付ける理論的結果を提供する。 提案手法は,既存の多変量非パラメトリック変化点検出法と比較して,経験的性能が向上することを示す。 当社のメソッドの効率的な実装は,変更対象ソフトウェアパッケージでR,Python,Rustユーザに提供されています。

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