論文の概要: Ensemble Prediction via Covariate-dependent Stacking

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.09755v2
• Date: Tue, 27 Aug 2024 14:28:32 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-08-28 18:28:54.298093
• Title: Ensemble Prediction via Covariate-dependent Stacking
• Title（参考訳）: Covariate-dependent Stackingによるアンサンブル予測
• Authors: Tomoya Wakayama, Shonosuke Sugasawa,
• Abstract要約: 本研究は,CDST (Co-dependent stacking') という,アンサンブル予測の新しい手法を提案する。 従来の積み重ね方式とは異なり、CDSTはモデルウェイトを共変量の関数として柔軟に変化させ、複雑なシナリオにおける予測性能を向上させる。 以上の結果から,CDSTは時間的・時間的予測の問題に特に有用であり,様々なデータ分析分野の研究者や実践者にとって強力なツールとなることが示唆された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: This study proposes a novel approach to ensemble prediction, called ``covariate-dependent stacking'' (CDST). Unlike traditional stacking methods, CDST allows model weights to vary flexibly as a function of covariates, thereby enhancing predictive performance in complex scenarios. We formulate the covariate-dependent weights through combinations of basis functions, estimate them by optimizing cross-validation, and develop an expectation-maximization algorithm, ensuring computational efficiency. To analyze the theoretical properties, we establish an oracle inequality regarding the expected loss to be minimized for estimating model weights. Through comprehensive simulation studies and an application to large-scale land price prediction, we demonstrate that the CDST consistently outperforms conventional model averaging methods, particularly on datasets where some models fail to capture the underlying complexity. Our findings suggest that the CDST is especially valuable for, but not limited to, spatio-temporal prediction problems, offering a powerful tool for researchers and practitioners in various data analysis fields.
• Abstract（参考訳）: 本研究では,'covariate-dependent stacking' (CDST)と呼ばれる,アンサンブル予測の新しい手法を提案する。 従来の積み重ね方式とは異なり、CDSTはモデルウェイトを共変量の関数として柔軟に変化させ、複雑なシナリオにおける予測性能を向上させる。 基本関数の組み合わせによって共変量に依存した重みを定式化し、クロスバリデーションを最適化してそれらを推定し、予測最大化アルゴリズムを開発し、計算効率の確保を図る。 理論的性質を解析するために,モデル重み推定のために最小化すべき損失に関するオラクルの不等式を確立する。 包括的なシミュレーション研究と大規模土地価格予測への応用を通じて、CDSTは従来のモデル平均化手法、特にいくつかのモデルが基盤となる複雑さを捉えないデータセットにおいて、一貫して上回っていることを実証した。 以上の結果から,CDSTは時空間予測の問題に限らず,特に有用であり,様々なデータ分析分野の研究者や実践者にとって強力なツールである可能性が示唆された。

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