論文の概要: AR-Sieve Bootstrap for the Random Forest and a simulation-based comparison with rangerts time series prediction
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.00942v1
- Date: Tue, 1 Oct 2024 14:07:58 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-11-05 00:09:47.544045
- Title: AR-Sieve Bootstrap for the Random Forest and a simulation-based comparison with rangerts time series prediction
- Title（参考訳）: AR-Sieve Bootstrap for the Random Forest and a Simulation-based comparison with Rangerts time series prediction
- Authors: Cabrel Teguemne Fokam, Carsten Jentsch, Michel Lang, Markus Pauly,
- Abstract要約: ランダムフォレスト(RF)アルゴリズムは、時系列予測を含む幅広い問題に適用できる。
RFと残りのブートストラップ技術の組み合わせを提案する。
ARSBはDGPを自己回帰過程と仮定する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.3832821078847204
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: The Random Forest (RF) algorithm can be applied to a broad spectrum of problems, including time series prediction. However, neither the classical IID (Independent and Identically distributed) bootstrap nor block bootstrapping strategies (as implemented in rangerts) completely account for the nature of the Data Generating Process (DGP) while resampling the observations. We propose the combination of RF with a residual bootstrapping technique where we replace the IID bootstrap with the AR-Sieve Bootstrap (ARSB), which assumes the DGP to be an autoregressive process. To assess the new model's predictive performance, we conduct a simulation study using synthetic data generated from different types of DGPs. It turns out that ARSB provides more variation amongst the trees in the forest. Moreover, RF with ARSB shows greater accuracy compared to RF with other bootstrap strategies. However, these improvements are achieved at some efficiency costs.
- Abstract（参考訳）: ランダムフォレスト(RF)アルゴリズムは、時系列予測を含む幅広い問題に適用できる。
しかし、古典的なIID(独立性とIdentically分散)ブートストラップやブロックブートストラップ戦略(レンジトで実装されている)は、観測を再サンプリングしながらデータ生成プロセス(DGP)の性質を完全に説明していない。
本稿では, DGP を自己回帰プロセスとみなす AR-Sieve Bootstrap (ARSB) に, IID ブートストラップを置き換えた残留ブートストラップ技術と組み合わせて提案する。
新たなモデルの予測性能を評価するために,異なるタイプのDGPから生成された合成データを用いてシミュレーション研究を行う。
ARSBは、森林内の木々の多様性をより高めていることが判明した。
さらに、ARSBを用いたRFは、他のブートストラップ戦略に比べて精度が高い。
しかし、これらの改善はある程度の効率性で達成されている。
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