凸円錐の勾配ブースティングと最適化問題【JST・京大機械翻訳】

Butler Andrew; Kwon Roy H.

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202213578817717 整理番号：22P0332183

凸円錐の勾配ブースティングと最適化問題【JST・京大機械翻訳】

Gradient boosting for convex cone predict and optimize problems

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発行年： 2022年04月14日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2023年06月07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)

予測モデルは,決定最適化から独立して最適化される。次に,スマート予測(SPO)フレームワークは,下流決定レグレットを最小化するための予測モデルを最適化する。本論文では,dboost,すなわち,ΔΨ予測のためのスマート勾配ブースティングの最初の汎用実装,次に最適化問題を提示した。フレームワークは凸二次円錐プログラミングをサポートし,勾配ブースティングをカスタム固定点マッピングの陰的識別によって実行した。最先端のSPO法と比較した実験は,dboostがサンプル外決定レグレットをさらに減少できることを示した。【JST・京大機械翻訳】

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, 【Automatic Indexing@JST】

数理計画法 , 数値計算

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