論文の概要: Confidence and Uncertainty Assessment for Distributional Random Forests

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2302.05761v1
• Date: Sat, 11 Feb 2023 19:10:01 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-02-14 18:43:05.814979
• Title: Confidence and Uncertainty Assessment for Distributional Random Forests
• Title（参考訳）: 分布ランダム林の信頼性と不確実性評価
• Authors: Jeffrey N\"af, Corinne Emmenegger, Peter B\"uhlmann, Nicolai Meinshausen
• Abstract要約: 分布ランダムフォレスト (DRF) は条件分布を推定するために最近導入されたランダムフォレストである。 条件平均処理効果、条件量子化、条件相関など、幅広いターゲットを推定するために使用できる。 DRFのアルゴリズムを特徴付け、ブートストラップ近似を開発する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.9367224590861912
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The Distributional Random Forest (DRF) is a recently introduced Random Forest algorithm to estimate multivariate conditional distributions. Due to its general estimation procedure, it can be employed to estimate a wide range of targets such as conditional average treatment effects, conditional quantiles, and conditional correlations. However, only results about the consistency and convergence rate of the DRF prediction are available so far. We characterize the asymptotic distribution of DRF and develop a bootstrap approximation of it. This allows us to derive inferential tools for quantifying standard errors and the construction of confidence regions that have asymptotic coverage guarantees. In simulation studies, we empirically validate the developed theory for inference of low-dimensional targets and for testing distributional differences between two populations.
• Abstract（参考訳）: distributional random forest (drf) は、多変量条件分布を推定するために最近導入されたランダムフォレストアルゴリズムである。 一般的な推定手順のため、条件平均処理効果、条件量子量、条件相関など、幅広い対象を推定することができる。 しかし、DRF予測の一貫性と収束率についてのみ結果が得られている。 我々は,drfの漸近分布を特徴付け,そのブートストラップ近似を開発した。 これにより、標準誤差を定量化するための推論ツールと、漸近的カバレッジ保証を有する信頼領域の構築を導出できる。 シミュレーション研究では,低次元対象推定理論と2つの個体群間の分布差の検証を経験的に検証した。

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