論文の概要: The R package psvmSDR: A Unified Algorithm for Sufficient Dimension Reduction via Principal Machines

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.01547v1
• Date: Tue, 3 Sep 2024 02:34:42 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-09-06 03:21:06.670511
• Title: The R package psvmSDR: A Unified Algorithm for Sufficient Dimension Reduction via Principal Machines
• Title（参考訳）: RパッケージpsvmSDR:主機による十分次元削減のための統一アルゴリズム
• Authors: Jungmin Shin, Seung Jun Shin, Andrea Artemiou,
• Abstract要約: 我々は、主サポートベクトルマシン(PSVM)から一般化された主マシン(PM)と呼ぶ新しいSDR推定器のクラスを提案する。 このパッケージは線形SDRと非線形SDRの両方をカバーし、リアルタイム更新シナリオに適用可能な機能を提供する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.6795461001108096
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Sufficient dimension reduction (SDR), which seeks a lower-dimensional subspace of the predictors containing regression or classification information has been popular in a machine learning community. In this work, we present a new R software package psvmSDR that implements a new class of SDR estimators, which we call the principal machine (PM) generalized from the principal support vector machine (PSVM). The package covers both linear and nonlinear SDR and provides a function applicable to realtime update scenarios. The package implements the descent algorithm for the PMs to efficiently compute the SDR estimators in various situations. This easy-to-use package will be an attractive alternative to the dr R package that implements classical SDR methods.
• Abstract（参考訳）: 回帰情報や分類情報を含む予測器の低次元部分空間を求めるSDR(Sufficient dimension reduction)は、機械学習コミュニティで人気がある。 本稿では,主サポートベクトルマシン(PSVM)から一般化された主マシン(PM)と呼ぶ新しいSDR推定器のクラスを実装した新しいRソフトウェアパッケージpsvmSDRを提案する。 このパッケージは線形SDRと非線形SDRの両方をカバーし、リアルタイム更新シナリオに適用可能な機能を提供する。 パッケージは、PMが様々な状況でSDR推定器を効率的に計算するための降下アルゴリズムを実装している。 この使い勝手の良いパッケージは、古典的なSDRメソッドを実装したDr Rパッケージの魅力的な代替となるだろう。

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