Fugu-MT 論文翻訳(概要): On Consistency of Signatures Using Lasso

論文の概要: On Consistency of Signatures Using Lasso

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.10413v1
Date: Wed, 17 May 2023 17:48:52 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-05-18 14:32:29.177463
Title: On Consistency of Signatures Using Lasso
Title（参考訳）: Lassoを用いた署名の一貫性について
Authors: Xin Guo, Ruixun Zhang, Chaoyi Zhao
Abstract要約: 本稿では,シグネチャ変換におけるラッソ回帰の整合性問題を再検討する。我々の研究は、ブラウン運動に近いプロセスや時系列や、より弱い次元間相関を持つランダムウォークに対して、ラッソ回帰はイオ積分によって定義されるシグネチャに対してより一貫性があることを示している。
参考スコア（独自算出の注目度）: 6.657926427636247
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: Signature transforms are iterated path integrals of continuous and discrete-time time series data, and their universal nonlinearity linearizes the problem of feature selection. This paper revisits the consistency issue of Lasso regression for the signature transform, both theoretically and numerically. Our study shows that, for processes and time series that are closer to Brownian motion or random walk with weaker inter-dimensional correlations, the Lasso regression is more consistent for their signatures defined by It\^o integrals; for mean reverting processes and time series, their signatures defined by Stratonovich integrals have more consistency in the Lasso regression. Our findings highlight the importance of choosing appropriate definitions of signatures and stochastic models in statistical inference and machine learning.
Abstract（参考訳）: シグネチャ変換は連続および離散時間時系列データの反復経路積分であり、それらの普遍非線形性は特徴選択の問題を線形化する。本稿では,シグネチャ変換のラッソ回帰の整合性問題を理論的および数値的に再検討する。本研究は, ブラウン運動に近い過程やランダムウォークにおいて, ラスソ回帰は, it\^o積分で定義されるそれらのシグネチャに対してより一貫性があり, 平均反転過程と時系列では, ストラトノヴィッチ積分で定義されるシグネチャがラスソ回帰においてより一貫性を持つことを示す。本研究は,統計的推論と機械学習において,シグネチャと確率モデルの適切な定義を選択することの重要性を強調した。

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