論文の概要: A mixed-categorical correlation kernel for Gaussian process

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2211.08262v2
• Date: Sat, 6 May 2023 16:17:42 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-05-09 23:56:54.001008
• Title: A mixed-categorical correlation kernel for Gaussian process
• Title（参考訳）: ガウス過程における混合カテゴリー相関核
• Authors: P. Saves and Y. Diouane and N. Bartoli and T. Lefebvre and J. Morlier
• Abstract要約: 本稿では, 連続指数関数型カーネルを拡張し, 混合カテゴリー変数の処理を行うカーネルベースアプローチを提案する。 提案したカーネルは、連続緩和とゴーワー距離に基づくGPモデルの両方を一般化する新しいGPサロゲートを導く。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Recently, there has been a growing interest for mixed-categorical meta-models based on Gaussian process (GP) surrogates. In this setting, several existing approaches use different strategies either by using continuous kernels (e.g., continuous relaxation and Gower distance based GP) or by using a direct estimation of the correlation matrix. In this paper, we present a kernel-based approach that extends continuous exponential kernels to handle mixed-categorical variables. The proposed kernel leads to a new GP surrogate that generalizes both the continuous relaxation and the Gower distance based GP models. We demonstrate, on both analytical and engineering problems, that our proposed GP model gives a higher likelihood and a smaller residual error than the other kernel-based state-of-the-art models. Our method is available in the open-source software SMT.
• Abstract（参考訳）: 近年,ガウス過程(gp)サロゲートに基づく混合分類メタモデルへの関心が高まっている。 この設定では、いくつかの既存のアプローチは、連続カーネル(例えば、連続緩和とガウワー距離に基づくGP)または相関行列の直接推定によって異なる戦略を使用する。 本稿では,連続指数型カーネルを拡張し,混合カテゴリ変数を扱うカーネルベースアプローチを提案する。 提案したカーネルは、連続緩和とゴーワー距離に基づくGPモデルの両方を一般化する新しいGPサロゲートを導く。 解析的および工学的問題の両方において、提案したGPモデルは、他のカーネルベースの最先端モデルよりも高い確率と残差誤差を与えることを示した。 本手法はオープンソースソフトウェアsmtで利用可能である。

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