贝伊斯特里

BayesTree:基于树的模型的贝叶斯方法:BART的实现:Bayesian加法回归树。我们建立了一个贝叶斯树和模型,其中每棵树在成为弱学习者之前受到正则化的约束,并通过迭代贝叶斯回填MCMC算法从后验点生成样本来完成拟合和推理。实际上,BART是一种非参数贝叶斯回归方法,它使用了维数自适应的随机基元。受总体集成方法,特别是boosting算法的启发,BART由一个统计模型定义:先验和似然。这种方法可以进行完全的后验推断,包括未知回归函数的点估计和区间估计以及潜在预测因子的边际效应。通过跟踪预测因子包含频率,BART也可以用于无模型变量选择。巴特的许多特点通过在42个不同的数据集上与竞争方法进行的一个模拟实验和一个药物发现分类问题来说明。


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按年份排序(引用)
  1. 安托内利,约瑟夫;丹尼尔斯,迈克尔J.:彭科普讨论(2019)
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  12. Nalenz,Malte;Villani,Mattias:具有规则结构马蹄形正则化的树集合(2018)
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  15. Goessling,Marc:Logitboost自回归网络(2017)
  16. 郭文田;季元;卡特纳奇,丹尼尔V.T.:基于子群聚类的精确医学贝叶斯自适应设计(2017)
  17. Hu,Ruimang;Ludkovsk,Mike:响应面排序的顺序设计(2017)
  18. Lansangan,Joseph Ryan G.;Barrios,Erniel B.:高维数据建模中的同步降维和变量选择(2017)
  19. Adam Kapelner和Justin Bleich:bartMachine:贝叶斯加性回归树的机器学习(2016)不是zbMATH
  20. 皮埃尔·盖茨(Geurts);路易州韦汉克尔(Wehenkel):评论:“随机森林导游”(2016年)