論文の概要: A Semi-supervised CART Model for Covariate Shift

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.20978v2
• Date: Sun, 22 Dec 2024 10:41:27 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-24 15:51:02.992070
• Title: A Semi-supervised CART Model for Covariate Shift
• Title（参考訳）: 共変量シフトのための半教師付きCARTモデル
• Authors: Mingyang Cai, Thomas Klausch, Mark A. van de Wiel,
• Abstract要約: 本稿では,重み付けを用いた半教師付き分類・回帰木(CART)を提案する。 本手法は,トレーニングサンプルに重みを割り当てることで,CARTモデルの予測性能を向上させる。 実世界の医療データに対するシミュレーション研究と応用を通して,予測精度の大幅な向上を示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License:
• Abstract: Machine learning models used in medical applications often face challenges due to the covariate shift, which occurs when there are discrepancies between the distributions of training and target data. This can lead to decreased predictive accuracy, especially with unknown outcomes in the target data. This paper introduces a semi-supervised classification and regression tree (CART) that uses importance weighting to address these distribution discrepancies. Our method improves the predictive performance of the CART model by assigning greater weights to training samples that more accurately represent the target distribution, especially in cases of covariate shift without target outcomes. In addition to CART, we extend this weighted approach to generalized linear model trees and tree ensembles, creating a versatile framework for managing the covariate shift in complex datasets. Through simulation studies and applications to real-world medical data, we demonstrate significant improvements in predictive accuracy. These findings suggest that our weighted approach can enhance reliability in medical applications and other fields where the covariate shift poses challenges to model performance across various data distributions.
• Abstract（参考訳）: 医療アプリケーションで使用される機械学習モデルは、トレーニングとターゲットデータの分布に相違がある場合に発生する、共変量シフトによる課題に直面することが多い。 これは予測精度を低下させ、特にターゲットデータに未知の結果をもたらす可能性がある。 本稿では,これらの分布の相違に対処するために重み付けを用いた半教師付き分類・回帰木(CART)を提案する。 本手法は,特に目標値のない共変量シフトの場合において,目標分布をより正確に表現したトレーニングサンプルに重みを割り当てることで,CARTモデルの予測性能を向上させる。 CARTに加えて、この重み付けされたアプローチを一般化された線形モデル木やツリーアンサンブルに拡張し、複雑なデータセットの共変量シフトを管理するための汎用的なフレームワークを作成する。 実世界の医療データに対するシミュレーション研究と応用を通して,予測精度の大幅な向上を示す。 これらの結果から,我々の重み付けアプローチは,様々なデータ分布にまたがる性能をモデル化する上で,共変量シフトが課題となる医療応用やその他の分野の信頼性を高めることができることが示唆された。

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