論文の概要: Bayesian Additive Main Effects and Multiplicative Interaction Models using Tensor Regression for Multi-environmental Trials

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2301.03655v1
• Date: Mon, 9 Jan 2023 19:54:50 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-01-11 16:26:42.476677
• Title: Bayesian Additive Main Effects and Multiplicative Interaction Models using Tensor Regression for Multi-environmental Trials
• Title（参考訳）: マルチ環境実験におけるテンソル回帰を用いたベイズ加法効果と乗法相互作用モデル
• Authors: Antonia A. L. Dos Santos, Danilo A. Sarti, Rafael A. Moral, Andrew C. Parnell
• Abstract要約: 本稿では,複数の因子が表現型予測に与える影響を考慮したベイズテンソル回帰モデルを提案する。 我々は、モデルのパラメータ間で生じる可能性のある識別可能性の問題を解決するための、事前分布のセットを採用する。 我々は2010年から2019年までのアイルランドにおける小麦生産に関する実世界のデータを分析して、我々のモデルの適用性を探る。
• 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: We propose a Bayesian tensor regression model to accommodate the effect of multiple factors on phenotype prediction. We adopt a set of prior distributions that resolve identifiability issues that may arise between the parameters in the model. Simulation experiments show that our method out-performs previous related models and machine learning algorithms under different sample sizes and degrees of complexity. We further explore the applicability of our model by analysing real-world data related to wheat production across Ireland from 2010 to 2019. Our model performs competitively and overcomes key limitations found in other analogous approaches. Finally, we adapt a set of visualisations for the posterior distribution of the tensor effects that facilitate the identification of optimal interactions between the tensor variables whilst accounting for the uncertainty in the posterior distribution.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,複数の因子が表現型予測に与える影響を考慮したベイズテンソル回帰モデルを提案する。 モデル内のパラメータ間に生じる可能性のある識別可能性の問題を解決する、一連の事前分布を採用する。 シミュレーション実験により,従来の関連するモデルや機械学習アルゴリズムを,サンプルサイズや複雑性度で比較した。 我々は,2010年から2019年までのアイルランドにおける小麦生産に関する実世界データを分析し,本モデルの適用性について検討した。 我々のモデルは競争力を発揮し、他の類似のアプローチで見られる重要な制限を克服する。 最後に, テンソル効果の後方分布に対して, 後方分布の不確かさを考慮しつつ, テンソル変数間の最適相互作用の同定を容易にする一連の可視化を適応させる。

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