大卫·康德;米盖尔·费尔南德斯。;克里斯蒂娜·鲁埃达;萨尔瓦多，博尼法西奥 等渗增压分类规则。 （英语） Zbl 07363875号 高级数据分析。分类。，阿达克 15，第2期，289-313（2021）. 摘要：在许多实际的分类问题中，当预测值的较高（或较低）与响应的较高水平相关时，可以假设某些预测值与类别之间存在单调关系。在本文中，我们提出了基于LogitBoost的新的boosting算法，该算法结合了这种同位素信息，产生了更准确、更容易解释的规则。这些算法是基于考虑等渗回归的理论发展。我们不仅在模拟上显示了这些程序的良好性能，而且在来自两个非常不同的环境（即癌症诊断和感应电机故障）的实际数据集上也显示了这些过程的良好性能。 MSC公司： 62H30型 分类和区分；聚类分析（统计方面） 关键词：分类;增压;后勤支援;加性模型;等渗回归;TMP公司 软件：对;r零件;质量（R）;达瓦伊;Iso标准;e1071号;xgboost公司;等压线;caTools（计算机辅助工具）;截止2001年;同位素;XGBoost公司;阿达·布斯特。MH公司;疤痕 PDF格式BibTeX公司 XML格式引用 \textit｛D.Conde｝等人，高级数据分析。分类。，ADAC 15，编号2，289--313（2021；Zbl 07363875） 全文： 内政部 链接 参考文献： [1] Agresti，A.，分类数据分析（2002），霍博肯：威利，霍博克·兹比尔1018.62002 ·数字标识代码：10.1002/0471249688 [2] Agresti，A.，《有序分类数据分析》（2010），霍博肯：威利·Zbl 1263.62007年 ·数字对象标识代码：10.1002/9780470594001 [3] 埃尔文；夏皮雷，RE；Singer，Y.，《将多类还原为二进制：边缘分类器的统一方法》，J Mach Learn Res，1113-141（2000）·Zbl 1013.68175号 [4] 奥赫，S。；Sampson，AR，等渗逻辑判别，Biometrika，93，4，961-972（2006）·Zbl 1436.62237号 ·doi:10.1093/biomet/93.4.961 [5] 巴洛，RE；巴托洛缪，DJ；JM布雷纳；Brunk，HD，《订单限制下的统计推断》（1972），纽约：威利·Zbl 0246.62038号 [6] Bühlmann P（2012）装袋、增压和集成方法。收录：《计算统计手册》，施普林格出版社。第33卷第985-1022页第章 [7] 卡诺，JR；García，S.，《单调序数分类的训练集选择》，《数据知识工程》，第112期，第94-105页（2017年）·doi:10.1016/j.datak.2017.10.003 [8] 卡诺，JR；宾夕法尼亚州古铁雷斯；Krawczyk，B。；沃兹尼亚克，M。；García，S.，《单调分类：算法、性能度量和数据集概述》，神经计算，341168-182（2019）·doi:10.1016/j.neucom.2019.02.024 [9] 陈，Y。；Samworth，RJ，带形状约束的广义加性和指数模型，J R Stat Soc B，78，729-754（2016）·兹伯利1414.62153 ·doi:10.1111/rssb.12137 [10] Chen T，Guestrin C（2016）XGBoost：一个可扩展的树木提升系统。摘自：ACM SIGKDD知识发现和数据挖掘国际会议记录，第785-794页 [11] Chen T，He T，Benesty M，Khotilovich V，Tang Y，Cho H，Chen K，Mitchell R，Cano I，Zhou T，Li M，Xie J，Lin M，Geng Y，Li Y（2019）xgboost:极限坡度提升。R包版本0.82.1https://CRAN.R-project.org/package=xgboost [12] Choudhary，A。；Goyal博士。；SL Shimi；Akula，A.，《感应电机的状态监测和故障诊断：综述》，Arch Comput Methods Eng，1,2（2019）·数字对象标识代码：10.1007/s11831-018-9286-z [13] 康德，D。；马萨诸塞州费尔南德斯；Rueda，C。；Salvador，B.，《将样本分为两个或多个有序人群并应用于癌症试验》，《统计医学》，31，28，3773-3786（2012）·doi:10.1002/sim.5476 [14] 康德，D。；萨尔瓦多，B。；Rueda，C。；马萨诸塞州Fernández，《利用附加信息构建的分类规则的真实错误率的性能和估计：在癌症试验中的应用》，Stat Appl Gen Mol Biol，12，5，583-602（2013） [15] 康德，D。；马萨诸塞州费尔南德斯；萨尔瓦多，B。；Rueda，C.，dawai:带附加信息的判别分析R包，J Stat Softw，66，10，1-19（2015）·doi:10.18637/jss.v066.i10 [16] Conde D、Fernández MA、Rueda C、Salvador B（2020）等压线：等渗增压分类规则。R包版本1.0.0https://CRAN.R-project.org/package=isoboost [17] De Leeuw，J。；霍尼克，K。；Mair，P.，《R中的同位素优化：池相邻违规算法（PAVA）和活动集方法》，J Stat Softw，32，5，1-24（2009）·doi:10.18637/jss.v032.i05 [18] Dettling，M。；Bühlmann，P.，利用基因表达数据促进肿瘤分类，生物信息学，19，9，1061-1069（2003）·doi:10.1093/bioinformatics/btf867 [19] Dietterich，TG，《构建决策树集合的三种方法的实验比较：装袋、增强和随机化》，《马赫学习》，40，2，139-157（2000）·doi:10.1023/A:1007607513941 [20] 方，Z。；Meinshausen，N.，《用于高维加性等渗回归的LASSO同位素》，《计算图形统计杂志》，21，1，72-91（2012）·doi:10.1198/jcgs.2011.10095 [21] 马萨诸塞州费尔南德斯；Rueda，C。；Salvador，B.，《将附加信息纳入正常线性判别规则》，美国统计协会期刊，101，569-577（2006）·Zbl 1119.62340号 ·doi:10.1198/016214500500001041 [22] 弗伦德，Y。；Schapire，RE，在线学习的决策理论推广及其在助推中的应用，计算机系统科学杂志，55，1，119-139（1997）·Zbl 0880.68103号 ·doi:10.1006/jcss.1997.1504 [23] Freund Y，Schapire RE（1996）使用新的增强算法进行实验。摘自：ICML'96第十三届国际机器学习会议记录，第148-156页 [24] 弗里德曼，J。；哈斯蒂，T。；Tibshirani，R.，加法逻辑回归：升压的统计观点，Ann Stat，28，2337-407（2000）·Zbl 1106.62323号 ·doi:10.1214/aos/1016218223 [25] 富勒顿，AS；Anderson，KF，《工作不安全感在解释种族健康不平等中的作用》，《社会论坛》，第28、2、308-325页（2013年）·doi:10.1111/socf.12020 [26] 富勒顿，AS；Xu，J.，有序回归模型：平行、部分和非平行替代品（2016），博卡拉顿：CRC出版社，博卡拉通·Zbl 1358.62013号 ·doi:10.1201/b20060 [27] 路易斯安那州加西亚-埃斯库德罗；O.Duque-Perez。；Fernandez-Temprano，M。；Moriñigo-Sotelo，D.，使用质量控制图稳健检测VSI-feed感应电机的早期故障，IEEE Trans-Ind-Appl，53，3，3076-3085（2017）·doi:10.1109/TIA.2016.2617300 [28] Gauchat，G.，《科学的文化权威：公众对有组织科学的信任和接受》，《公众理解科学》，第20、6、751-770页（2011年）·doi:10.1177/0963662510365246 [29] Ghosh，D.，将单调性纳入生物标志物的评估，生物统计学，8，2，402-413（2007）·Zbl 1144.62091号 ·doi:10.1093/biostatistics/kxl018 [30] 哈拉比，CN，《工人依恋和工作场所权威》，《美国社会学评论》，51，5，634-649（1986）·doi:10.2307/2095489 [31] 手，DJ；Till，RJ，多类别分类问题ROC曲线下面积的简单概括，Mach Learn，45171-186（2001）·Zbl 1007.68180号 ·doi:10.1023/A:1010920819831 [32] Härdle，W。；Hall，P.，《关于加性回归模型的修正算法》，Stat Neerl，47，43-57（1993）·Zbl 0764.62054号 ·doi:10.1111/j.1467-9574.1993.tb01405.x [33] Hastie T，Tibshirani R（2014）广义加性模型。收录：Wiley StatsRef：在线统计参考。威利-国际科学。doi:10.1002/9781118445112.stat03141·Zbl 0645.62068号 [34] 霍夫纳，B。；Kneib，T。；Hothorn，T.，约束回归的统一框架，统计计算，26，1-2，1-14（2016）·Zbl 1342.62115号 ·doi:10.1007/s11222-014-9520-y [35] Holmes G，Pfahringer B，Kirkby R，Frank E，Hall M（2002）多类交替决策树。参加：欧洲机器学习会议。柏林施普林格·Zbl 1014.68754号 [36] Jarek Tuszynski（2019）caTools:工具：移动窗口统计、GIF、Base64、ROC、AUC等R包版本1.17.1.2https://CRAN.R-project.org/package=caTools [37] Liaw，A。；Wiener，M.，《随机分类和回归》，Forest R News，2，3，18-22（2002） [38] Marshall，RJ，使用搜索分区方法对有序类别进行分类，并将其应用于糖尿病筛查，Stat Med，18，2723-2735（1999）·doi:10.1002/（SICI）1097-0258（19991030）18:20<2723:：AID-SIM234>3.0.CO；2-1 [39] Masters，GN，部分信用评分的Rasch模型，《心理测量学》，47，149-174（1982）·Zbl 0493.62094号 ·doi:10.1007/BF02296272 [40] McDonald R，Hand D，Eckley I（2003）在具有人工类噪声的真实数据集上对三种增强算法的实证比较。In:MSC2003：多分类器系统，第35-44页·Zbl 1040.68702号 [41] 米斯，D。；Wyner，A.，《与统计观点相反的证据》，J Mach Learn Res，9，131-156（2008） [42] Meyer，MC，半参数加性约束回归，《非参数统计杂志》，25，3，715-730（2013）·Zbl 1416.62223号 ·doi:10.1080/10485252.2013.797577 [43] Meyer D、Dimitriadou E、Hornik K、Weingessel A、Leisch F（2019）e1071:统计部的杂项职能，概率论小组（原名：e1071），TU Wien。R包版本1.7-1https://CRAN.R-project.org/package=e1071 [44] 北卡罗来纳州皮亚。；Wood，SN，形状约束加性模型，统计计算，25，3，543-559（2014）·Zbl 1331.62367号 ·doi:10.1007/s11222-013-9448-7 [45] R核心团队（2019）R：统计计算的语言和环境。R统计计算基金会，奥地利维也纳。https://www.R-project.org/ [46] Robertson，T。；英国《金融时报》赖特；Dykstra，R.，《有序限制统计推断》（1988），纽约：威利出版社，纽约·Zbl 0645.62028号 [47] 夏皮雷，RE，《弱可学习性的力量》，《马赫学习》，5，2，197-227（1990） [48] 索贝尔，ME；议员贝克尔；Minick，SM，《职业流动的起源、目的地和关联》，美国社会学杂志，104，3，687-721（1998）·doi:10.1086/210084 [49] Therneau T，Atkinson B（2019）rpart:递归划分和回归树。R包版本4.1-15https://CRAN.R-project.org/package=rpart [50] 特纳R（2019）。Iso：执行等张回归的函数。R包版本0.0-18https://CRAN.R-project.org/package=Iso [51] 维纳布尔斯，WN；Ripley，BD，《现代应用统计与S》（2002），纽约：Springer，纽约·Zbl 1006.62003号 ·doi:10.1007/978-0-387-21706-2 此参考列表基于出版商或数字数学图书馆提供的信息。其项与zbMATH标识符进行启发式匹配，可能包含数据转换错误。在某些情况下，zbMATH Open的数据对这些数据进行了补充/增强。这试图尽可能准确地反映原始论文中列出的参考文献，而不要求完整或完全匹配。