論文の概要: Tuning support vector machines and boosted trees using optimization algorithms

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.07400v1
• Date: Mon, 13 Mar 2023 18:26:55 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-03-15 17:49:44.225811
• Title: Tuning support vector machines and boosted trees using optimization algorithms
• Title（参考訳）: 最適化アルゴリズムを用いた調律支援ベクターマシンとブーストツリー
• Authors: Jill F. Lundell
• Abstract要約: 本研究では, 支持ベクトルマシン, 勾配押し上げマシン, アダブーストのチューニングパラメータの挙動について検討した。 この情報は、サポートベクタマシンとブーストツリーを自動的にチューニングするRパッケージであるEZtuneを作成するために使用された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Statistical learning methods have been growing in popularity in recent years. Many of these procedures have parameters that must be tuned for models to perform well. Research has been extensive in neural networks, but not for many other learning methods. We looked at the behavior of tuning parameters for support vector machines, gradient boosting machines, and adaboost in both a classification and regression setting. We used grid search to identify ranges of tuning parameters where good models can be found across many different datasets. We then explored different optimization algorithms to select a model across the tuning parameter space. Models selected by the optimization algorithm were compared to the best models obtained through grid search to select well performing algorithms. This information was used to create an R package, EZtune, that automatically tunes support vector machines and boosted trees.
• Abstract（参考訳）: 近年,統計的学習手法が普及している。 これらのプロシージャの多くは、モデルが適切に動作するように調整する必要があるパラメータを持っている。 ニューラルネットワークの研究は広く行われているが、他の多くの学習方法には当てはまらない。 本研究では, 支持ベクトルマシン, 勾配押し上げマシン, アダブーストの分類および回帰設定におけるチューニングパラメータの挙動を検討した。 私たちはグリッド検索を使用して、さまざまなデータセットにまたがる優れたモデルを見つけることができるチューニングパラメータの範囲を特定しました。 次に,パラメータ空間を横断するモデルを選択するための最適化アルゴリズムについて検討した。 最適化アルゴリズムにより選択されたモデルとグリッド探索により得られた最良のモデルを比較し,良好なアルゴリズムを選択する。 この情報は、サポートベクターマシンとブーストツリーを自動的にチューニングするrパッケージであるeztuneの作成に使用された。

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