論文の概要: arfpy: A python package for density estimation and generative modeling
with adversarial random forests
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.07366v1
- Date: Mon, 13 Nov 2023 14:28:21 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-11-14 14:14:39.330262
- Title: arfpy: A python package for density estimation and generative modeling
with adversarial random forests
- Title（参考訳）: arfpy: 逆ランダムフォレストを用いた密度推定と生成モデリングのためのpythonパッケージ
- Authors: Kristin Blesch, Marvin N. Wright
- Abstract要約: 本稿では,適応ランダムフォレスト(ARF)のピソン実装である$textitarfpy$を紹介する(Watson et al., 2023)。
これは、与えられたデータに似た新しいデータを合成するための軽量な手順である。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.3597551064547502
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: This paper introduces $\textit{arfpy}$, a python implementation of
Adversarial Random Forests (ARF) (Watson et al., 2023), which is a lightweight
procedure for synthesizing new data that resembles some given data. The
software $\textit{arfpy}$ equips practitioners with straightforward
functionalities for both density estimation and generative modeling. The method
is particularly useful for tabular data and its competitive performance is
demonstrated in previous literature. As a major advantage over the mostly deep
learning based alternatives, $\textit{arfpy}$ combines the method's reduced
requirements in tuning efforts and computational resources with a user-friendly
python interface. This supplies audiences across scientific fields with
software to generate data effortlessly.
- Abstract（参考訳）: 本稿では,あるデータに類似した新しいデータを合成するための軽量な手順であるAdversarial Random Forests (ARF) (Watson et al., 2023) のピソン実装である$\textit{arfpy}$を紹介する。
ソフトウェア$\textit{arfpy}$は、密度推定と生成モデリングの両方に簡単な機能を持たせる。
本手法は特に表型データに有用であり,従来の文献では競合性能が示されている。
主にディープラーニングベースの代替手段に対する大きな利点として、$\textit{arfpy}$は、取り組みのチューニングにおけるメソッドの要件を減らし、計算リソースをユーザフレンドリーなpythonインターフェースと組み合わせます。
これにより、科学分野の聴衆に、データを生成するソフトウェアを提供する。
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