論文の概要: Performance Evaluation and Comparison of a New Regression Algorithm
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.09105v1
- Date: Thu, 15 Jun 2023 13:01:16 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-06-16 14:43:36.007300
- Title: Performance Evaluation and Comparison of a New Regression Algorithm
- Title(参考訳): 新しい回帰アルゴリズムの性能評価と比較
- Authors: Sabina Gooljar, Kris Manohar and Patrick Hosein
- Abstract要約: 新たに提案した回帰アルゴリズムの性能を,従来の4つの機械学習アルゴリズムと比較した。
GitHubリポジトリにソースコードを提供したので、読者は結果の複製を自由にできます。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 4.125187280299247
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: In recent years, Machine Learning algorithms, in particular supervised
learning techniques, have been shown to be very effective in solving regression
problems. We compare the performance of a newly proposed regression algorithm
against four conventional machine learning algorithms namely, Decision Trees,
Random Forest, k-Nearest Neighbours and XG Boost. The proposed algorithm was
presented in detail in a previous paper but detailed comparisons were not
included. We do an in-depth comparison, using the Mean Absolute Error (MAE) as
the performance metric, on a diverse set of datasets to illustrate the great
potential and robustness of the proposed approach. The reader is free to
replicate our results since we have provided the source code in a GitHub
repository while the datasets are publicly available.
- Abstract(参考訳): 近年、機械学習アルゴリズム、特に教師付き学習技術は回帰問題を解くのに非常に効果的であることが示されている。
我々は,新たに提案された回帰アルゴリズムの性能を,決定木,ランダムフォレスト,k-Nearest Neighbours,XG Boostの4つの従来の機械学習アルゴリズムと比較した。
提案アルゴリズムは以前の論文で詳細に示されたが、詳細な比較は含まれていない。
提案手法の大きな可能性と堅牢性を示すために,多種多様なデータセットセット上で,平均絶対誤差(MAE)をパフォーマンス指標として,詳細な比較を行う。
データセットが公開されている間、GitHubリポジトリにソースコードを提供したので、読者は結果を自由に複製できます。
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