論文の概要: Medoid splits for efficient random forests in metric spaces

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.17031v1
• Date: Thu, 29 Jun 2023 15:32:11 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-06-30 12:48:59.425097
• Title: Medoid splits for efficient random forests in metric spaces
• Title（参考訳）: 距離空間における効率的なランダム森林に対するメドイド分割
• Authors: Matthieu Bult\'e and Helle S{\o}rensen
• Abstract要約: 本稿では、Fr'echet回帰に対するランダムフォレストの適応を再検討し、計量空間における回帰の課題に対処する。 本稿では,Fr'echetの計算コストのかかる操作を,メドイドベースのアプローチで置き換えることによって回避する新たな分割規則を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: This paper revisits an adaptation of the random forest algorithm for Fr\'echet regression, addressing the challenge of regression in the context of random objects in metric spaces. Recognizing the limitations of previous approaches, we introduce a new splitting rule that circumvents the computationally expensive operation of Fr\'echet means by substituting with a medoid-based approach. We validate this approach by demonstrating its asymptotic equivalence to Fr\'echet mean-based procedures and establish the consistency of the associated regression estimator. The paper provides a sound theoretical framework and a more efficient computational approach to Fr\'echet regression, broadening its application to non-standard data types and complex use cases.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,ランダムフォレストアルゴリズムをfr\'echet回帰に適用し,計量空間におけるランダムな対象の文脈における回帰の課題について検討する。 従来のアプローチの限界を認識し,メドイドのアプローチに代えて計算コストのかかるFr'echet平均演算を回避できる新しい分割規則を導入する。 このアプローチは、fr\'echet平均に基づく手続きと漸近同値を示し、関連する回帰推定器の一貫性を確立することによって検証する。 この論文は、適切な理論的枠組みとfr\'echet回帰に対するより効率的な計算手法を提供し、非標準データ型や複雑なユースケースへの応用を広げている。

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