論文の概要: A Novel Approach in Solving Stochastic Generalized Linear Regression via Nonconvex Programming

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.08488v1
• Date: Tue, 16 Jan 2024 16:45:51 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-01-18 19:00:21.033094
• Title: A Novel Approach in Solving Stochastic Generalized Linear Regression via Nonconvex Programming
• Title（参考訳）: 非凸プログラミングによる確率一般化線形回帰の解法
• Authors: Vu Duc Anh, Tran Anh Tuan, Tran Ngoc Thang, and Nguyen Thi Ngoc Anh
• Abstract要約: 本稿では,一般化線形回帰モデルについて,確率制約問題として考察する。 提案アルゴリズムの結果は,通常のロジスティック回帰モデルよりも1～2%以上よい結果を得た。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.6874375111244329
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Generalized linear regressions, such as logistic regressions or Poisson regressions, are long-studied regression analysis approaches, and their applications are widely employed in various classification problems. Our study considers a stochastic generalized linear regression model as a stochastic problem with chance constraints and tackles it using nonconvex programming techniques. Clustering techniques and quantile estimation are also used to estimate random data's mean and variance-covariance matrix. Metrics for measuring the performance of logistic regression are used to assess the model's efficacy, including the F1 score, precision score, and recall score. The results of the proposed algorithm were over 1 to 2 percent better than the ordinary logistic regression model on the same dataset with the above assessment criteria.
• Abstract（参考訳）: ロジスティック回帰 (logistic regression) やポアソン回帰 (poisson regression) といった一般化線形回帰 (generally linear regressions) は、長期にわたって研究された回帰分析手法であり、それらの応用は様々な分類問題で広く用いられている。 本研究では,確率的一般化線形回帰モデルを確率的制約付き確率的問題とみなし,非凸プログラミング手法を用いてそれに取り組む。 クラスタリング手法と質的推定は、ランダムデータの平均と分散共分散行列の推定にも用いられる。 ロジスティック回帰(logistic regression)のパフォーマンスを測定するためのメトリクスは、f1スコア、精度スコア、リコールスコアなど、モデルの有効性を評価するために使用されます。 提案アルゴリズムの結果は, 上記の評価基準と同一データセット上の通常のロジスティック回帰モデルよりも1～2%以上優れていた。

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