論文の概要: Knowledge-Guided Additive Modeling For Supervised Regression

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2307.02229v1
• Date: Wed, 5 Jul 2023 12:13:56 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-07-06 13:54:49.371811
• Title: Knowledge-Guided Additive Modeling For Supervised Regression
• Title（参考訳）: 教師付き回帰のための知識誘導付加モデル
• Authors: Yann Claes, V\^an Anh Huynh-Thu, Pierre Geurts
• Abstract要約: 本稿では,パラメトリックな物理項と機械学習の項を付加的に組み合わせたハイブリッド手法に着目し,モデルに依存しない訓練手順について検討する。 ツリーベースモデルや人工ニューラルネットワークなど、さまざまなタイプの機械学習モデルで実験が実施されている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.600299648478795
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Learning processes by exploiting restricted domain knowledge is an important task across a plethora of scientific areas, with more and more hybrid methods combining data-driven and model-based approaches. However, while such hybrid methods have been tested in various scientific applications, they have been mostly tested on dynamical systems, with only limited study about the influence of each model component on global performance and parameter identification. In this work, we assess the performance of hybrid modeling against traditional machine learning methods on standard regression problems. We compare, on both synthetic and real regression problems, several approaches for training such hybrid models. We focus on hybrid methods that additively combine a parametric physical term with a machine learning term and investigate model-agnostic training procedures. We also introduce a new hybrid approach based on partial dependence functions. Experiments are carried out with different types of machine learning models, including tree-based models and artificial neural networks.
• Abstract（参考訳）: 制限されたドメイン知識を活用することによって学習プロセスは、データ駆動とモデルベースのアプローチを組み合わせた、ますます多くの科学的分野における重要なタスクである。 しかし、これらのハイブリッド手法は様々な科学的応用で試験されてきたが、主に力学系で試験されており、各モデル成分が大域的性能とパラメータ同定に与える影響についてのみ研究されている。 本研究では,標準回帰問題に対する従来の機械学習手法に対するハイブリッドモデリングの性能を評価する。 合成問題と実回帰問題の両方において、そのようなハイブリッドモデルを訓練するためのいくつかのアプローチを比較する。 パラメトリック物理用語と機械学習用語を付加的に結合したハイブリッド手法に着目し,モデル非依存なトレーニング手順を検討する。 また,部分依存関数に基づく新しいハイブリッド手法を提案する。 ツリーベースモデルや人工ニューラルネットワークなど、さまざまなタイプの機械学習モデルで実験が実施されている。

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