回帰モデルからより多くを得る:自由ランチ?【JST・京大機械翻訳】

Hofmeyr David P.

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202219193019940 整理番号：22P0307109

回帰モデルからより多くを得る:自由ランチ?【JST・京大機械翻訳】

Getting more from your regression model: A free lunch?

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発行年： 2022年03月20日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2022年03月20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)

標準回帰モデルからの出力のみを用いて,その共変量に対する値を与える実数値応答変数の条件付き分布に関する詳細情報を近似するための簡単なアプローチを考察した。分位回帰の文脈でその性能を評価することにより,この手法を検証した。線形,勾配ブースト木集合とランダム森林モデルの出力に適用した。著者らは,特に一般に選択されたテール確率に対して,分位回帰関数を推定するための標準手法と比較して,ベンチマークデータセットの大きな収集を通して,分位回帰森林モデルと非常に競合することを見出した。【JST・京大機械翻訳】

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, , 【Automatic Indexing@JST】

数値計算 , 統計学 , 交通調査 , 測樹学 , システム・制御理論一般

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