Fugu-MT 論文翻訳(概要): Sparse-Group Boosting with Balanced Selection Frequencies: A Simulation-Based Approach and R Implementation

論文の概要: Sparse-Group Boosting with Balanced Selection Frequencies: A Simulation-Based Approach and R Implementation

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.21037v2
Date: Tue, 06 May 2025 11:38:16 GMT
ステータス: 翻訳完了
システム内更新日: 2025-05-07 18:50:10.90977
Title: Sparse-Group Boosting with Balanced Selection Frequencies: A Simulation-Based Approach and R Implementation
Title（参考訳）: Sparse-Group Boosting with Balanced Selection Frequency: A Simulation-based Approach and R implementation
Authors: Fabian Obster, Christian Heumann,
Abstract要約: 本稿では,ベースラーナーの選択のバランスをとることで,変動選択バイアスを低減する新しいフレームワークを提案する。 Rでsgboostパッケージを導入し、スパースグループブースティングと組み合わせてこのフレームワークを実装した。
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 a novel framework for reducing variable selection bias by balancing selection frequencies of base-learners in boosting and introduces the sgboost package in R, which implements this framework combined with sparse-group boosting. The group bias reduction algorithm employs a simulation-based approach to iteratively adjust the degrees of freedom for both individual and group base-learners, ensuring balanced selection probabilities and mitigating the tendency to over-select more complex groups. The efficacy of the group balancing algorithm is demonstrated through simulations. Sparse-group boosting offers a flexible approach for both group and individual variable selection, reducing overfitting and enhancing model interpretability for modeling high-dimensional data with natural groupings in covariates. The package uses regularization techniques based on the degrees of freedom of individual and group base-learners. 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.
Abstract（参考訳）: 本稿では,SgboostパッケージをRに導入し,Sparse-group boostingと組み合わせることで,基本学習者の選択周波数のバランスをとることで,変数選択バイアスを低減する新しいフレームワークを提案する。グループバイアス低減アルゴリズムは、個人とグループベースラーナーの両方の自由度を反復的に調整し、バランスの取れた選択確率を確保し、より複雑なグループを過剰に選択する傾向を緩和するシミュレーションに基づくアプローチを採用している。グループバランスアルゴリズムの有効性はシミュレーションによって示される。 Sparse-group boostingは、群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、共変量における自然なグルーピングを伴う高次元データモデリングにおける過剰適合の低減とモデル解釈性の向上を提供する。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。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。

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