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J-GLOBAL ID：201802257789833341   整理番号：18A0354568

数理計画法を用いた回帰木アプローチ【Powered by NICT】

A regression tree approach using mathematical programming

著者 (5件)： Yang Lingjian (Centre for Process Systems Engineerig, Department of Chemical Engineering, University College London, Torrington Place, London WC1E 7JE, UK) ,  Liu Songsong (Centre for Process Systems Engineerig, Department of Chemical Engineering, University College London, Torrington Place, London WC1E 7JE, UK) ,  Liu Songsong (School of Management, Swansea University, Bay Campus, Fabian Way, Swansea SA1 8EN, UK) ,  Tsoka Sophia (Department of Informatics, King’s College London, Strand, London WC2R 2LS, UK) ,  Papageorgiou Lazaros G. (Centre for Process Systems Engineerig, Department of Chemical Engineering, University College London, Torrington Place, London WC1E 7JE, UK)
資料名： Expert Systems with Applications  (Expert Systems with Applications)
巻： 78  ページ： 347-357  発行年： 2017年 
JST資料番号： W0178A  ISSN： 0957-4174  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 回帰分析は,ある種の独立した入力変数から連続出力変数の値を正確に予測する,データからそれらの潜在的関係の自動推定によることを目的とした機械学習手法である。ツリーベース回帰モデルは高次非線形性と大きな解釈可能性をモデル化するためにその柔軟性のために文献で一般的である。従来,回帰木モデルは,2段階法で訓練した,すなわち再帰的二分分配を用いて,続いて重要でない葉を除去する枝刈りプロセスにより,ツリー構造を末端葉に多変数関数を一般化を改善する可能性のあることである。本研究では,単一の最適化モデルでは,同時に葉への多変数関数の二値分割と帰属のブレークポイントを同定する二課題を行うノード分割の新しい方法論を導入し,効率的な回帰ツリーモデルをもたらした。六実世界ベンチマーク問題を用いて,提案した方法は,他の技術に基づく最新の回帰木モデルと方法の数よりも優れており,予測の平均絶対誤差(MAE)に7 60%の平均改善値をもつことを示した。Copyright 2018 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【Powered by NICT】

シソーラス用語： 回帰モデル ,  機械学習 ,  モデリング ,  非線形性 ,  ツリー構造 ,  柔軟性 ,  回帰分析 ,  ベンチマーク ,  *数理計画法
準シソーラス用語： 平均絶対誤差 ,  最適化モデル ,  多変量 ,  判断能力 ,  *回帰木 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： 回帰分析 ,  代理モデル ,  回帰ツリー ,  数理計画法 ,  Optimization

分類 (2件)： 統計学  (AB08000H) ,  河川汚濁  (SB02020F)

タイトルに関連する用語 (2件)： 数理計画法 ,  回帰木