論文の概要: On Imbalanced Regression with Hoeffding Trees

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2602.22101v2
• Date: Wed, 04 Mar 2026 23:28:12 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-03-06 15:25:23.965066
• Title: On Imbalanced Regression with Hoeffding Trees
• Title（参考訳）: ホイフディング木による不均衡回帰について
• Authors: Pantia-Marina Alchirch, Dimitrios I. Diochnos,
• Abstract要約: ホイフディングの木とその変種は、その有効性から長年の伝統がある。 最近のバッチラーニング研究は、カーネル密度推定(KDE)が不均衡回帰のスムーズな予測を改善することを示している。 我々はKDEをテレスコープの定式化によりストリーミング設定に拡張し、階層的縮小をインクリメンタルな決定木に統合する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.3149034455953847
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Many real-world applications generate continuous data streams for regression. Hoeffding trees and their variants have a long-standing tradition due to their effectiveness, either alone or as base models in broader ensembles. Recent batch-learning work shows that kernel density estimation (KDE) improves smoothed predictions in imbalanced regression [Yang et al., 2021], while hierarchical shrinkage (HS) provides post-hoc regularization for decision trees without modifying their structure [Agarwal et al., 2022]. We extend KDE to streaming settings via a telescoping formulation and integrate HS into incremental decision trees. Empirical evaluation on standard online regression benchmarks shows that KDE consistently improves early-stream performance, whereas HS provides limited gains. Our implementation is publicly available at: https://github.com/marinaAlchirch/DSFA_2026.
• Abstract（参考訳）: 多くの現実世界のアプリケーションは、回帰のために連続的なデータストリームを生成します。 ホイフディングの木とその変種は、その効果が単独でも、より広いアンサンブルのベースモデルとしても、長く続いた伝統を持っている。 最近のバッチラーニング研究は、カーネル密度推定(KDE)が不均衡回帰(Yang et al , 2021)のスムーズな予測を改善することを示し、一方階層的縮小(HS)は、その構造を変更することなく、決定木に対するポストホック正規化を提供する(Agarwal et al , 2022)。 我々は、KDEをテレスコープの定式化によりストリーミング設定に拡張し、HSをインクリメンタルな決定木に統合する。 標準オンライン回帰ベンチマークの実証評価では、KDEは早期ストリームのパフォーマンスを継続的に改善する一方、HSは限られたゲインを提供する。 私たちの実装は、https://github.com/marinaAlchirch/DSFA_2026で公開されています。

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