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J-GLOBAL ID：202102287419159615   整理番号：21A2277620

局所線形フォレスト【JST・京大機械翻訳】

Local Linear Forests

著者 (4件)： Friedberg Rina (Department of Statistics, Stanford University , Stanford , CA ;) ,  Tibshirani Julie (Elastic NV , Mountain View , CA ;) ,  Athey Susan (Graduate School of Business, Stanford University , Stanford , CA) ,  Wager Stefan (Graduate School of Business, Stanford University , Stanford , CA)
資料名： Journal of Computational and Graphical Statistics  (Journal of Computational and Graphical Statistics)
巻： 30  号： 2  ページ： 503-517  発行年： 2020年 
JST資料番号： W2313A  ISSN： 1061-8600  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： イギリス (GBR)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： ランダムフォレストはノンパラメトリック回帰のための強力な方法であるが,滑らかな信号に適合するそれらの能力には限界がある。適応カーネル法としてランダムフォレストの展望を取り上げて,著者らは森林カーネルを局所線形回帰調整とペアリングし,平滑度をよりよく捉えた。得られた手順,局所線形森林は,滑らかな信号を持つランダムフォレストに対する収束の漸近速度の改善を可能にし,実際のデータとシミュレーションデータの両方に対する精度の実質的な利得を提供した。著者らは,森林と平滑性制約に関する規則性条件の下で有効な中心極限定理を証明して,信頼区間のための計算上効率的構築を提案した。因果推論アプリケーションへの移動により,著者らは,不均一処理効果推定のための局所回帰調整のメリットを議論し,そして,影響単語選択を探索するデータセットに関する用例を,社会的安全ネットに対する態度に関して与えた。最後に,実際のデータと生成されたデータに関するシミュレーション結果を含む。ソフトウェア実装はRパッケージgrfにおいて利用可能である。本論文の補足材料はオンラインで利用できる。Please refer to the publisher for the copyright holders. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： シミュレーション ,  計算機シミュレーション ,  中心極限定理 ,  *ノンパラメトリック法 ,  規則度 ,  応用プログラム ,  利得 ,  ソフトウェア ,  単語 ,  平滑度
準シソーラス用語： 線形回帰 ,  Kernel法 ,  オンライン ,  ランダムフォレスト ,  因果推論 ,  Rパッケージ , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (3件)： 漸近的正規性 ,  不均一治療効果 ,  平滑化と非パラメトリック回帰

分類 (2件)： 統計学  (AB08000H) ,  システム・制御理論一般  (IA02010H)

タイトルに関連する用語 (1件)： 線形