論文の概要: Covariance regression with random forests
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2209.08173v3
- Date: Thu, 11 May 2023 15:32:42 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-05-12 18:59:27.430063
- Title: Covariance regression with random forests
- Title（参考訳）: ランダム森林との共分散回帰
- Authors: Cansu Alakus, Denis Larocque, Aurelie Labbe
- Abstract要約: CovRegRF は CRAN 上の R パッケージで実装されている。
また,本手法を甲状腺疾患データに適用した。
- 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: Capturing the conditional covariances or correlations among the elements of a
multivariate response vector based on covariates is important to various fields
including neuroscience, epidemiology and biomedicine. We propose a new method
called Covariance Regression with Random Forests (CovRegRF) to estimate the
covariance matrix of a multivariate response given a set of covariates, using a
random forest framework. Random forest trees are built with a splitting rule
specially designed to maximize the difference between the sample covariance
matrix estimates of the child nodes. We also propose a significance test for
the partial effect of a subset of covariates. We evaluate the performance of
the proposed method and significance test through a simulation study which
shows that the proposed method provides accurate covariance matrix estimates
and that the Type-1 error is well controlled. An application of the proposed
method to thyroid disease data is also presented. CovRegRF is implemented in a
freely available R package on CRAN.
- Abstract（参考訳）: 共変量に基づく多変量応答ベクトルの要素間の条件共変や相関を捉えることは、神経科学、疫学、生医学など様々な分野において重要である。
本研究では,ランダムフォレストフレームワークを用いて多変量応答の共分散行列を推定するために,ランダムフォレストとの共分散回帰(covregrf)と呼ばれる新しい手法を提案する。
ランダムフォレストツリーは、子ノードのサンプル共分散行列推定値の違いを最大化するために特別に設計された分割ルールで構築される。
また,共変量のサブセットの部分的効果に対する意義試験も提案する。
本研究では,提案手法が正確な共分散行列推定を提供し,タイプ1の誤差が十分に制御されていることを示すシミュレーション実験を行い,提案手法と意義試験の性能評価を行った。
また,提案法を甲状腺疾患データに適用した。
CovRegRF は CRAN 上の R パッケージで実装されている。
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