論文の概要: ASBART:Accelerated Soft Bayes Additive Regression Trees

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.13975v1
• Date: Sat, 21 Oct 2023 11:27:42 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-10-25 04:20:16.404622
• Title: ASBART:Accelerated Soft Bayes Additive Regression Trees
• Title（参考訳）: asbart: 加速されたソフトベイズ添加回帰木
• Authors: Hao Ran and Yang Bai
• Abstract要約: ソフトBARTは既存のベイジアン・サマー・オブ・ツリー(英語版)モデルにおいて実用的にもヒート的にも改善する。 BARTと比較すると、デフォルト設定で計算を完了するのに約20回以上使用される。 我々は,アクセラレーションソフトBART(ASBART)と呼ばれるBARTの変種を提案した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.476756500467689
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Bayes additive regression trees(BART) is a nonparametric regression model which has gained wide-spread popularity in recent years due to its flexibility and high accuracy of estimation. Soft BART,one variation of BART,improves both practically and heoretically on existing Bayesian sum-of-trees models. One bottleneck for Soft BART is its slow speed in the long MCMC loop. Compared to BART,it use more than about 20 times to complete the calculation with the default setting. We proposed a variant of BART named accelerate Soft BART(ASBART). Simulation studies show that the new method is about 10 times faster than the Soft BART with comparable accuracy. Our code is open-source and available at https://github.com/richael008/XSBART.
• Abstract（参考訳）: ベイズ付加回帰木(BART)は非パラメトリック回帰モデルであり,その柔軟性と推定精度の高さから近年広く普及している。 BARTの変種であるSoft BARTは、既存のベイジアン・サマー・オブ・ツリー(英語版)モデルにおいて実用的にもヒート的にも改善する。 Soft BARTのボトルネックのひとつは、長いMCMCループでの速度が遅いことだ。 BARTと比較すると、デフォルト設定で計算を完了するために約20回以上使用される。 我々は,アクセラレーションソフトBART(ASBART)と呼ばれるBARTの変種を提案した。 シミュレーション研究により、新しい手法はSoft BARTの10倍の精度で高速であることが示されている。 私たちのコードはオープンソースで、https://github.com/richael008/xsbartで利用可能です。

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