論文の概要: Introducing sgboost: A Practical Guide and Implementation of sparse-group boosting in R

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.21037v1
• Date: Fri, 31 May 2024 17:29:51 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-06-03 13:19:30.826859
• Title: Introducing sgboost: A Practical Guide and Implementation of sparse-group boosting in R
• Title（参考訳）: sgboostの導入: Rにおけるスパースグループブースティングの実践的ガイドと実装
• Authors: Fabian Obster, Christian Heumann,
• Abstract要約: 本稿では,高次元データモデリングのためのスパースグループブースティングを実装したSgboostパッケージをRで紹介する。 このパッケージは、個人およびグループベースラーナーの自由度に基づく正規化技術を使用する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: This paper introduces the sgboost package in R, which implements sparse-group boosting for modeling high-dimensional data with natural groupings in covariates. Sparse-group boosting offers a flexible approach for both group and individual variable selection, reducing overfitting and enhancing model interpretability. The package uses regularization techniques based on the degrees of freedom of individual and group base-learners, and is designed to be used in conjunction with the mboost package. Through comparisons with existing methods and demonstration of its unique functionalities, this paper provides a practical guide on utilizing sparse-group boosting in R, accompanied by code examples to facilitate its application in various research domains. Overall, this paper serves as a valuable resource for researchers and practitioners seeking to use sparse-group boosting for efficient and interpretable high-dimensional data analysis.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,Sgboost パッケージを R に導入し,共変量での自然なグルーピングによる高次元データモデリングのためのスパースグループブースティングを実装した。 Sparse-group boostingは、グループ選択と個々の変数選択の両方に柔軟なアプローチを提供し、オーバーフィッティングを減らし、モデルの解釈可能性を高める。 このパッケージは、個人およびグループベースラーナーの自由度に基づく正規化技術を使用し、mboostパッケージと組み合わせて使用されるように設計されている。 本稿では,既存の手法との比較と,そのユニークな機能の実証を通じて,Rにおけるスパースグループブースティングを活用するための実践的ガイドを提供する。 本稿は, スパースグループブースティングを高次元データ解析の効率化・解釈に活用しようとする研究者や実践者にとって, 総合的に貴重な資料となる。

関連論文リスト

• Group-robust Sample Reweighting for Subpopulation Shifts via Influence Functions [37.0753553356624]
  グループロバストサンプル再重み付け(GSR)は、まずグループ未ラベルデータから表現を学習する2段階の手法である。 GSRは理論的には健全で、実質的に軽量であり、人口移動に対する堅牢性を改善するのに効果的である。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-03-10T13:34:18Z)
• Efficient Bias Mitigation Without Privileged Information [14.21628601482357]
  経験的リスク最小化を通じてトレーニングされたディープニューラルネットワークは、グループ間での大きなパフォーマンス格差を示すことが多い。 この問題に対処しようとする既存のバイアス軽減手法は、トレーニングや検証のためにグループラベルに依存していることが多い。 本稿では,支援者モデルのトレーニング履歴全体を活用するフレームワークであるTAB(Targeted Augmentations for Bias Mitigation)を提案する。 また,TABはグループ情報やモデル選択を使わずにグループ性能を向上し,全体の精度を維持しながら既存手法よりも優れていたことを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-09-26T09:56:13Z)
• GCC: Generative Calibration Clustering [55.44944397168619]
  本稿では,特徴学習と拡張をクラスタリングに組み込む新しいGCC法を提案する。 まず,実検体と実検体間の固有関係を識別する識別的特徴アライメント機構を開発する。 第二に、より信頼性の高いクラスタ割り当てを生成するための自己教師付きメトリック学習を設計する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-04-14T01:51:11Z)
• A structured regression approach for evaluating model performance across intersectional subgroups [53.91682617836498]
  分散評価(disaggregated evaluation)は、AIフェアネスアセスメントにおける中心的なタスクであり、AIシステムのさまざまなサブグループ間でのパフォーマンスを測定することを目的としている。 非常に小さなサブグループであっても,信頼性の高いシステム性能推定値が得られることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-01-26T14:21:45Z)
• Uncovering Prototypical Knowledge for Weakly Open-Vocabulary Semantic Segmentation [59.37587762543934]
  本稿では,弱開語彙セマンティックセマンティックセグメンテーション(WOVSS)の問題点について検討する。 既存の方法は、グループトークンの使用に関する粒度の矛盾に悩まされる。 マルチモーダル正規化を組み込んだプロトタイプ誘導ネットワーク(PGSeg)を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-10-29T13:18:00Z)
• Boosting Differentiable Causal Discovery via Adaptive Sample Reweighting [62.23057729112182]
  異なるスコアに基づく因果探索法は観測データから有向非巡回グラフを学習する。 本稿では,Reweighted Score関数ReScoreの適応重みを動的に学習することにより因果発見性能を向上させるためのモデルに依存しないフレームワークを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-03-06T14:49:59Z)
• Take One Gram of Neural Features, Get Enhanced Group Robustness [23.541213868620837]
  経験的リスク最小化で訓練された機械学習モデルの予測性能は、分散シフト下で大幅に低下する可能性がある。 本稿では,識別モデルの抽出した特徴の文法行列に基づいて,トレーニングデータセットをグループに分割する。 このアプローチは、ERMに対するグループロバスト性を向上するだけでなく、最近のすべてのベースラインを上回ります。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-08-26T12:34:55Z)
• Sparse-group boosting -- Unbiased group and variable selection [0.0]
  群内空間と群間空間は混合パラメータによって制御可能であることを示す。 シミュレーション,遺伝子データおよび農業データを用いて,この推定装置の有効性と予測的競争性を示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-06-13T17:44:16Z)
• Federated Learning Aggregation: New Robust Algorithms with Guarantees [63.96013144017572]
  エッジでの分散モデルトレーニングのために、フェデレートラーニングが最近提案されている。 本稿では,連合学習フレームワークにおける集約戦略を評価するために,完全な数学的収束解析を提案する。 損失の値に応じてクライアントのコントリビューションを差別化することで、モデルアーキテクチャを変更できる新しい集約アルゴリズムを導出する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-05-22T16:37:53Z)
• Reprint: a randomized extrapolation based on principal components for data augmentation [11.449992652644577]
  本稿では,不均衡なデータ分類のための,シンプルで効果的な隠れ空間データ拡張手法を提案する。 各クラス内のサンプルの隠れスペース表現を与えられたREPRINTは、ランダムな方法で、ターゲットクラスの拡張例を外挿する。 この方法は、拡張例のために新しい軟質ラベルを合成できるラベル改質成分を含む。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-04-26T01:38:47Z)
• Feature Grouping and Sparse Principal Component Analysis [23.657672812296518]
  Grouping and Sparse principal Analysis (SPCA) はデータ処理次元の削減に広く利用されている。 FGSPCAは、荷重が不均一な同種群に属することを許容し、空間性は特別な場合である。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-06-25T15:08:39Z)
• BREEDS: Benchmarks for Subpopulation Shift [98.90314444545204]
  本研究では,人口変動に対するモデルのロバスト性を評価する手法を開発した。 既存のデータセットの基盤となるクラス構造を利用して、トレーニングとテストの分散を構成するデータサブポピュレーションを制御する。 この手法をImageNetデータセットに適用し、様々な粒度のサブポピュレーションシフトベンチマークスイートを作成する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-08-11T17:04:47Z)

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。