論文の概要: Sharded Bayesian Additive Regression Trees

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.00361v1
• Date: Thu, 1 Jun 2023 05:41:31 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-06-02 18:11:14.391227
• Title: Sharded Bayesian Additive Regression Trees
• Title（参考訳）: Sharded Bayesian Additive Regression Trees
• Authors: Hengrui Luo, Matthew T. Pratola
• Abstract要約: データの分割を決定するためにランダム化補助変数とシャーディングツリーを導入する。 積空間上の部分モデルに対する最適シャーディングを最適に設計できることを観察することにより、交差木構造を導入し、木構造のみを用いてシャーディングとモデリングの両方を完全に指定する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.4213973379473654
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In this paper we develop the randomized Sharded Bayesian Additive Regression Trees (SBT) model. We introduce a randomization auxiliary variable and a sharding tree to decide partitioning of data, and fit each partition component to a sub-model using Bayesian Additive Regression Tree (BART). By observing that the optimal design of a sharding tree can determine optimal sharding for sub-models on a product space, we introduce an intersection tree structure to completely specify both the sharding and modeling using only tree structures. In addition to experiments, we also derive the theoretical optimal weights for minimizing posterior contractions and prove the worst-case complexity of SBT.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,ランダム化されたSharded Bayesian Additive Regression Trees (SBT) モデルを提案する。 本稿では,データの分割を決定するためにランダム化補助変数とシャーディングツリーを導入し,各分割要素をベイズ加法回帰木(bart)を用いてサブモデルに適合させる。 積空間上の部分モデルに対する最適シャーディングを最適に設計できることを観察することにより、交差木構造を導入し、木構造のみを用いてシャーディングとモデリングの両方を完全に指定する。 実験に加えて,後方収縮を最小化し,sbtの最悪の場合の複雑性を証明するための理論的最適重みも導出する。

関連論文リスト

• Can a Single Tree Outperform an Entire Forest? [5.448070998907116]
  一般的な考え方は、単一の決定木は、テスト精度において古典的なランダムな森林を過小評価する。 本研究では,斜め回帰木の試験精度を大幅に向上させることで,このような考え方に挑戦する。 本手法は,木習熟を非制約最適化タスクとして再編成する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-11-26T00:18:18Z)
• Terminating Differentiable Tree Experts [77.2443883991608]
  本稿では,変圧器と表現生成器の組み合わせを用いて木操作を学習するニューラルシンボリック微分木機械を提案する。 まず、専門家の混在を導入することで、各ステップで使用される一連の異なるトランスフォーマーレイヤを取り除きます。 また,モデルが自動生成するステップ数を選択するための新しい終端アルゴリズムを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-07-02T08:45:38Z)
• Bayesian Decision Trees via Tractable Priors and Probabilistic Context-Free Grammars [7.259767735431625]
  ベイズ決定木を学習するための新しい基準を提案する。 BCART-PCFGは、データから得られる木々間の後部分布から決定木を効率的にサンプリングすることができる。 BCART-PCFGで採取した木は、優雅に構築された決定木に匹敵する性能を示した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-02-15T00:17:41Z)
• RLET: A Reinforcement Learning Based Approach for Explainable QA with Entailment Trees [47.745218107037786]
  本稿では,強化学習に基づくEntailment Tree生成フレームワークであるRLETを提案する。 RLETは文の選択と推論生成モジュールによる単一ステップ推論を反復的に行う。 EntailmentBankデータセットの3つの設定の実験では、RLフレームワークを使用することの強みが示されている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-10-31T06:45:05Z)
• Transition Matrix Representation of Trees with Transposed Convolutions [6.898853508108819]
  本稿では,最適構造探索のためのTART(Transition Matrix Representation with Transposed Convolutions)を提案する。 TARTは、推論の速度を高める一連の変換された畳み込みを持つツリーモデルを表す。 結果として、TARTはいくつかの設計パラメータを持つ最高のツリー構造を探索することができ、特徴ベースデータセットのベースラインモデルよりも高い分類精度を実現することができる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-02-22T05:40:31Z)
• Robustifying Algorithms of Learning Latent Trees with Vector Variables [92.18777020401484]
  Recursive Grouping (RG) と Chow-Liu Recursive Grouping (CLRG) のサンプル複雑性について述べる。 RG,CLRG,Neighbor Joining (NJ) およびSpectral NJ (SNJ) をトラッピングした内積を用いて強化する。 我々は、潜在木の構造学習において、最初の既知のインスタンス依存の不合理性の結果を導出する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-06-02T01:37:52Z)
• Spectral Top-Down Recovery of Latent Tree Models [13.681975313065477]
  スペクトルトップダウン・リカバリ (STDR) は、大きな潜在木モデルを推定するための分割・コンカレントアプローチである。 STDRの分割ステップは非ランダムです。 代わりに、観測されたノードに関連する適切なラプラシア行列のFiedlerベクトルに基づいている。 私達はSTDRが統計的に一貫性があることを証明し、高い確率で木を正確に回復するために必要なサンプルの数を縛ります。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-02-26T02:47:42Z)
• SGA: A Robust Algorithm for Partial Recovery of Tree-Structured Graphical Models with Noisy Samples [75.32013242448151]
  ノードからの観測が独立しているが非識別的に分散ノイズによって破損した場合、Ising Treeモデルの学習を検討する。 Katiyarら。 (2020) は, 正確な木構造は復元できないが, 部分木構造を復元できることを示した。 統計的に堅牢な部分木回復アルゴリズムであるSymmetrized Geometric Averaging(SGA)を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-01-22T01:57:35Z)
• Growing Deep Forests Efficiently with Soft Routing and Learned Connectivity [79.83903179393164]
  この論文は、いくつかの重要な側面で深い森林のアイデアをさらに拡張します。 我々は、ノードがハードバイナリ決定ではなく、確率的ルーティング決定、すなわちソフトルーティングを行う確率的ツリーを採用する。 MNISTデータセットの実験は、私たちの力のある深部森林が[1]、[3]よりも優れたまたは匹敵するパフォーマンスを達成できることを示しています。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-12-29T18:05:05Z)
• Convex Polytope Trees [57.56078843831244]
  コンベックスポリトープ木(CPT)は、決定境界の解釈可能な一般化によって決定木の系統を拡張するために提案される。 木構造が与えられたとき,木パラメータに対するCPTおよび拡張性のあるエンドツーエンドトレーニングアルゴリズムを効率的に構築する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-10-21T19:38:57Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。