Fugu-MT 論文翻訳(概要): Mixed-Curvature Decision Trees and Random Forests

論文の概要: Mixed-Curvature Decision Trees and Random Forests

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.05227v1
Date: Fri, 7 Jun 2024 19:29:55 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-06-11 22:36:11.601562
Title: Mixed-Curvature Decision Trees and Random Forests
Title（参考訳）: 混合曲率決定木とランダム森林
Authors: Philippe Chlenski, Quentin Chu, Itsik Pe'er,
Abstract要約: 決定木とランダム森林アルゴリズムを混合曲率積空間に拡張する。環境空間で動作するユークリッド法と比較して,ツールの精度が優れていることを示す。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.6656737591902598
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: We extend decision tree and random forest algorithms to mixed-curvature product spaces. Such spaces, defined as Cartesian products of Euclidean, hyperspherical, and hyperbolic manifolds, can often embed points from pairwise distances with much lower distortion than in single manifolds. To date, all classifiers for product spaces fit a single linear decision boundary, and no regressor has been described. Our method overcomes these limitations by enabling simple, expressive classification and regression in product manifolds. We demonstrate the superior accuracy of our tool compared to Euclidean methods operating in the ambient space for component manifolds covering a wide range of curvatures, as well as on a selection of product manifolds.
Abstract（参考訳）: 決定木とランダム森林アルゴリズムを混合曲率積空間に拡張する。そのような空間はユークリッド多様体、超球面多様体、双曲多様体のカルテ多様体として定義され、単一の多様体よりもはるかに低い歪みを持つペア距離から点を埋め込むことができる。これまで、積空間のすべての分類器は1つの線形決定境界に適合しており、回帰器は記述されていない。我々の方法は、積多様体における単純で表現力のある分類と回帰を可能にすることによって、これらの制限を克服する。広範囲の曲率を含む成分多様体の周囲空間で作用するユークリッド法や積多様体の選択に対して,ツールの精度が優れていることを示す。

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