論文の概要: Distributed High-Dimensional Quantile Regression: Estimation Efficiency and Support Recovery

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.07552v2
• Date: Thu, 23 May 2024 14:15:05 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-05-25 05:01:27.305389
• Title: Distributed High-Dimensional Quantile Regression: Estimation Efficiency and Support Recovery
• Title（参考訳）: 分散高次元量子回帰:推定効率と回復支援
• Authors: Caixing Wang, Ziliang Shen,
• Abstract要約: 我々は高次元線形量子レグレッションのための分散推定とサポート回復に焦点をあてる。 元の量子レグレッションを最小二乗最適化に変換する。 効率的なアルゴリズムを開発し、高い計算と通信効率を享受する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: In this paper, we focus on distributed estimation and support recovery for high-dimensional linear quantile regression. Quantile regression is a popular alternative tool to the least squares regression for robustness against outliers and data heterogeneity. However, the non-smoothness of the check loss function poses big challenges to both computation and theory in the distributed setting. To tackle these problems, we transform the original quantile regression into the least-squares optimization. By applying a double-smoothing approach, we extend a previous Newton-type distributed approach without the restrictive independent assumption between the error term and covariates. An efficient algorithm is developed, which enjoys high computation and communication efficiency. Theoretically, the proposed distributed estimator achieves a near-oracle convergence rate and high support recovery accuracy after a constant number of iterations. Extensive experiments on synthetic examples and a real data application further demonstrate the effectiveness of the proposed method.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,高次元線形量子化レグレッションのための分散推定とサポートリカバリに着目した。 量子回帰は、外れ値とデータ不均一性に対するロバスト性に対する最小二乗回帰に対する一般的な代替ツールである。 しかし、チェックロス関数の非滑らかさは、分散環境での計算と理論の両方に大きな課題をもたらす。 これらの問題に対処するため、元の量子レグレッションを最小二乗最適化に変換する。 二重平滑化アプローチを適用することで、エラー項と共変量の間の制約的な独立な仮定を伴わずに、ニュートン型分散アプローチを拡張した。 効率的なアルゴリズムを開発し、高い計算と通信効率を享受する。 理論的には、提案した分散推定器は、一定回数の繰り返しの後、ほぼ円の収束率と高いサポート回復精度を達成する。 合成例と実データを用いた大規模実験により,提案手法の有効性がさらに示された。

関連論文リスト

• An Optimal Transport Approach for Network Regression [0.6238182916866519]
  我々は、Fr'echet平均に基づく距離空間上の一般化回帰モデルにおける最近の発展の上に構築する。 本稿では,ワッサーシュタイン計量を用いたネットワーク回帰手法を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-06-18T02:03:07Z)
• Relaxed Quantile Regression: Prediction Intervals for Asymmetric Noise [51.87307904567702]
  量子レグレッション(Quantile regression)は、出力の分布における量子の実験的推定を通じてそのような間隔を得るための主要なアプローチである。 本稿では、この任意の制約を除去する量子回帰に基づく区間構成の直接的な代替として、Relaxed Quantile Regression (RQR)を提案する。 これにより、柔軟性が向上し、望ましい品質が向上することが実証された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-06-05T13:36:38Z)
• Structured Radial Basis Function Network: Modelling Diversity for Multiple Hypotheses Prediction [51.82628081279621]
  多重モード回帰は非定常過程の予測や分布の複雑な混合において重要である。 構造的放射基底関数ネットワークは回帰問題に対する複数の仮説予測器のアンサンブルとして提示される。 この構造モデルにより, このテッセルレーションを効率よく補間し, 複数の仮説対象分布を近似することが可能であることが証明された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-09-02T01:27:53Z)
• Retire: Robust Expectile Regression in High Dimensions [3.9391041278203978]
  ペナル化量子化法と期待回帰法は、高次元データの異方性検出に有用な手段を提供する。 我々は,頑健な期待回帰(退職)を提案し,研究する。 提案手法は半平滑なニュートン座標降下アルゴリズムにより効率よく解けることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-12-11T18:03:12Z)
• Vector-Valued Least-Squares Regression under Output Regularity Assumptions [73.99064151691597]
  最小二乗回帰問題を無限次元出力で解くために,還元ランク法を提案し,解析する。 提案手法の学習バウンダリを導出し、フルランク手法と比較して統計的性能の設定を改善する研究を行う。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-11-16T15:07:00Z)
• Sparse high-dimensional linear regression with a partitioned empirical Bayes ECM algorithm [62.997667081978825]
  疎高次元線形回帰に対する計算効率が高く強力なベイズ的手法を提案する。 パラメータに関する最小の事前仮定は、プラグイン経験的ベイズ推定(英語版)を用いて用いられる。 提案手法はRパッケージプローブに実装されている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-09-16T19:15:50Z)
• Communication-Efficient Distributed Quantile Regression with Optimal Statistical Guarantees [2.064612766965483]
  本稿では,分散量子レグレッションにおいて,厳密なスケーリング条件を伴わずに最適な推論を実現する方法の課題に対処する。 この問題は、ローカル(各データソース)とグローバルな目的関数に適用される二重平滑化アプローチによって解決される。 局所的および大域的滑らか化パラメータの微妙な組み合わせに依存するにもかかわらず、量子回帰モデルは完全にパラメトリックである。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-10-25T17:09:59Z)
• A Stochastic Newton Algorithm for Distributed Convex Optimization [62.20732134991661]
  均質な分散凸最適化のためのNewtonアルゴリズムを解析し、各マシンが同じ人口目標の勾配を計算する。 提案手法は,既存の手法と比較して,性能を損なうことなく,必要な通信ラウンドの数,頻度を低減できることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-10-07T17:51:10Z)
• Heavy-tailed Streaming Statistical Estimation [58.70341336199497]
  ストリーミング$p$のサンプルから重み付き統計推定の課題を考察する。 そこで我々は,傾きの雑音に対して,よりニュアンスな条件下での傾きの傾きの低下を設計し,より詳細な解析を行う。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-08-25T21:30:27Z)
• Statistical Inference for High-Dimensional Linear Regression with Blockwise Missing Data [13.48481978963297]
  ブロックワイドなデータは、異なるソースまたはモダリティが相補的な情報を含むマルチソースまたはマルチモダリティデータを統合するときに発生する。 本稿では,未偏差推定方程式に基づいて回帰係数ベクトルを計算効率良く推定する手法を提案する。 アルツハイマー病神経画像イニシアチブの数値的研究と応用分析により、提案手法は既存の方法よりも教師なしのサンプルからより優れた性能と利益を得られることを示した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-06-07T05:12:42Z)
• Robust Boosting for Regression Problems [0.0]
  基底学習者の線形結合による回帰予測アルゴリズムの構築 このロバストなブースティングアルゴリズムは、2段階のアプローチに基づいており、ロバストな線形回帰のためにブースティングが行なわれているのと同様である。 非定型的な観測が存在しない場合、頑健な昇降法は正方形損失を伴う標準勾配昇降法と同様に機能する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-02-06T01:12:45Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。