回帰のためのランダム射影高次元特徴に関するコンセンサス集約【JST・京大機械翻訳】

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プレプリント

J-GLOBAL ID：202202207111579006 整理番号：22P0327028

回帰のためのランダム射影高次元特徴に関するコンセンサス集約【JST・京大機械翻訳】

Consensual Aggregation on Random Projected High-dimensional Features for Regression

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発行年： 2022年04月06日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2022年04月06日
JST資料番号： O7000B 資料種別：プレプリント
記事区分：プレプリント発行国：アメリカ合衆国 (USA) 言語：英語 (EN)

本論文では,回帰のための予測のランダムに投影された高次元特徴に関するカーネルベースの合意集合の研究を報告した。凝集スキームは2つのステップから成る:多数の回帰推定器によって与えられる予測の高次元特徴は,第1ステップでJohnson-Lインデンstrauss Lemmaを用いてより小さな部分空間にランダムに投影され,カーネルベースコンセンサス集合は第2ステップで投影された特徴に実装される。凝集スキームの性能は,高い確率で元の高次元特徴に実装された集約の性能に近いことを理論的に示した。さらに,著者らは,凝集スキームが,種々のタイプの機械によって与えられた予測の非常に大きく,高度に相関する特徴に関してその性能をアップホールすることを数値的に説明した。集約スキームは,モデル選択または交差検証なしで,単純に構築された多数の冗長マシンを柔軟に併合することを可能にする。提案方法の効率を,種々のタイプの合成および実際のデータセットに関して評価したいくつかの実験によって例示した。【JST・京大機械翻訳】

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, , 【Automatic Indexing@JST】

パターン認識 , 人工知能

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