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J-GLOBAL ID：202002281153393588   整理番号：20A1429163

交差検証基準による最良サブセット選択【JST・京大機械翻訳】

Best subset selection via cross-validation criterion

著者 (2件)： Takano Yuichi (Faculty of Engineering, Information and Systems, University of Tsukuba, Tsukuba-shi, Ibaraki, Japan) ,  Miyashiro Ryuhei (Institute of Engineering, Tokyo University of Agriculture and Technology, Koganei-shi, Tokyo, Japan)
資料名： TOP  (TOP)
巻： 28  号： 2  ページ： 475-488  発行年： 2020年 
JST資料番号： W4995A  ISSN： 1134-5764  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： ドイツ (DEU)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 本論文は,線形回帰モデルにおける説明変数の最良の部分集合を選択するための交差検証基準に関するものである。統計的基準(例えば,Maloss’[数式:原文を参照],Akaike情報基準,およびBayes情報基準)の使用とは対照的に,交差検証は,穏やかな仮定のみを必要とし,すなわち,サンプルが同一に分布し,訓練と検証サンプルが独立である。この理由で,交差確認基準は,予測方法を含むほとんどの状況でよく働くことが期待される。本論文の目的は,交差検証基準を通して説明変数の最良の部分集合を選択するための混合整数最適化アプローチを確立することである。この部分集合選択問題は2レベルMIO問題として定式化できる。次に,それを単一レベル混合整数二次最適化問題に縮小し,最適化ソフトウェアを用いて正確に解くことができた。著者らの方法の有効性を,統計的判定基準ベースの網羅的探索アルゴリズムと[数式:原文を参照]正則化回帰との比較によるシミュレーション実験を通して評価した。著者らのシミュレーション結果は,信号対ノイズ比が低いとき,著者らの方法が,部分集合選択と予測の両方に対して良い精度を提供したことを示した。Copyright Sociedad de Estadistica e Investigacion Operativa 2020 Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 予測技法 ,  SN比 ,  *最適化 ,  シミュレーション ,  整数計画法 ,  ソフトウェア ,  正則化 ,  有効性 ,  判定基準 ,  定式化 ,  探索アルゴリズム ,  線形回帰モデル ,  二次最適化 ,  *改変
準シソーラス用語： 部分集合選択 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： 整数計画法 ,  サブセット選択 ,  交差検証 ,  リッジ回帰 ,  統計

分類 (2件)： 数理計画法  (KA03030M) ,  システム・制御理論一般  (IA02010H)

タイトルに関連する用語 (3件)： 交差 ,  検証 ,  サブセット