regression trees | BriefGPT

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MM回归树懂微积分
用于预测分析的回归树通过估计梯度提高了模型的能力，并解决了不确定性量化的任务，同时提供了模型行为的解释。
PDFa month ago
何时适用 Subagging？
我们研究了子采样聚合在回归树上的有效性，证明了树的点态一致性的充分条件，并比较了子采样与树在不同分割数量下的性能，结果表明，子采样在任何给定分割数量下都优于单个树，并且在分割数量较多时改进效果更明显，然而，如果单个树的大小选择不合理，则以最
PDF3 months ago
回归树的稳定更新
通过使用经验稳定性的概念，我们提出了一种正则化方法，该方法根据初始模型中的不确定性对数据点进行加权，并提供了在可预测性和经验稳定性之间取得平衡的算法，通过调整超参数来调节这种平衡。结果表明，所提出的更新方法在改善稳定性的同时实现了类似或更好
PDF4 months ago
AAAI最优稀疏回归树
本文提出了一种动态编程方法来构建确切的最优稀疏回归树，并基于一维 k-Means 聚类算法提出了新的下界，我们能够在几秒钟内找到具有挑战性的数据集的最优稀疏树。
PDF2 years ago
高效学习排序的神经网络压缩模型
本研究介绍了一种将蒸馏、修剪和快速矩阵乘法相结合的方法，对于从回归树集合中学习的神经网络进行了评分时间的加速，在两个公共学习排名数据集上进行的全面实验表明，采用我们的新方法产生的神经网络在效率 - 效用平衡的任何点上与基于树的集合竞争对手具
PDF2 years ago
SIGIRFacT: 使用分解树控制潜在因素模型以提高可解释性
本文使用回归树辅助学习潜在因子模型，针对用户和物品分别构建回归树，并将每个节点上的潜在因子作为用户和物品的表示。通过跟踪每个因子在回归树上的路径，提供生成推荐结果的解释。实验证明该模型的实用性与竞争基准算法相比优越性。
PDF5 years ago
矩形边界处理
本文提出了一种新的简洁分区模型 —— 矩形边框过程（RBP），将其应用于回归树和关系模型，验证其在富有表现力的同时又具有紧凑性方面的优点，展示了其吸引人的理论特性。
PDF5 years ago
社会歧视推理的因果推断
本文介绍一种基于倾向得分分析的原因型歧视方法，并利用回归树学习新的歧视 / 偏袒模式，验证在两个现实世界的数据集上，它可以加强机器学习透明度并探测训练数据和学习算法中的歧视性偏差。
PDF8 years ago
基于贝叶斯的飞行时间相机实时测量物体形状、光照强度和反照率
本篇论文提出了一种计算模型，将激光飞行时间相机的形状、照明和反照率推断联系起来，并通过有效的非参数回归树近似模型输出，为每个像素提供深度、等效反照率和环境光强度的估计和不确定性。同时，通过拓展单路径模型为双路径模型，无需额外计算成本即可描述
PDF9 years ago
利用回归树方法识别出具有不同治疗效应的亚组
本研究介绍了三种新的回归树算法，它们利用了线性预测器作为处理方法，并使用卡方检验来探测残余模式和拟合不足。同时，算法还使用泊松回归来进行比例风险建模。利用引入的算法可以识别出作用显著变量的重要性，同时还可以构造区间以评估每个节点的治疗效果。
PDF10 years ago
ECCV通过分类方式生成回归森林：应用于目标姿态估计
提出一种新的节点分割方法来建立回归树，它找到局部最小化经验损失的训练数据集的簇，而不是依赖于试错方法，然后将问题分类处理以确定分割规则，能更加有效地处理不同的目标空间。
PDF11 years ago