論文の概要: Expressive Mortality Models through Gaussian Process Kernels

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.01728v1
• Date: Tue, 2 May 2023 18:54:34 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-05-04 16:47:40.660777
• Title: Expressive Mortality Models through Gaussian Process Kernels
• Title（参考訳）: ガウス過程核による表現的死亡モデル
• Authors: Mike Ludkovski, Jimmy Risk
• Abstract要約: 年齢・年別死亡面の共分散構造を学習するための枠組みを開発する。 遺伝的プログラミングアルゴリズムを用いて、与えられた集団の最も構成性の高いカーネルを探索する。 機械学習に基づく分析は、異なる集団におけるコホートの存在/存在に関する新たな洞察を提供する。
• 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 develop a flexible Gaussian Process (GP) framework for learning the covariance structure of Age- and Year-specific mortality surfaces. Utilizing the additive and multiplicative structure of GP kernels, we design a genetic programming algorithm to search for the most expressive kernel for a given population. Our compositional search builds off the Age-Period-Cohort (APC) paradigm to construct a covariance prior best matching the spatio-temporal dynamics of a mortality dataset. We apply the resulting genetic algorithm (GA) on synthetic case studies to validate the ability of the GA to recover APC structure, and on real-life national-level datasets from the Human Mortality Database. Our machine-learning based analysis provides novel insight into the presence/absence of Cohort effects in different populations, and into the relative smoothness of mortality surfaces along the Age and Year dimensions. Our modelling work is done with the PyTorch libraries in Python and provides an in-depth investigation of employing GA to aid in compositional kernel search for GP surrogates.
• Abstract（参考訳）: 年齢および年別死亡面の共分散構造を学習するための柔軟なガウス過程(GP)フレームワークを開発する。 gpカーネルの加法と乗法構造を利用して,与えられた集団に対して最も表現力の高いカーネルを探索する遺伝的プログラミングアルゴリズムを考案する。 我々の構成探索はAPC(Aage-Period-Cohort)パラダイムから構築され、死亡データセットの時空間的ダイナミクスに最もよく一致するように共分散を構築する。 人工ケーススタディにおいて得られた遺伝的アルゴリズムを応用し,APC構造を復元するGAの能力,およびHuman Mortality Databaseによる実生活国家レベルのデータセットに応用する。 我々の機械学習に基づく分析は、異なる集団におけるコホート効果の有無、および年齢と年数次元に沿った死亡面の相対的滑らかさに関する新たな洞察を提供する。 当社のモデリング作業はpythonのpytorchライブラリで行われ、gpサロゲートの構成カーネル検索を支援するgaの採用に関する詳細な調査を行っています。

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