重み付きクロスバリデーションを用いた局所的最適バンド幅選択の多変量データへの拡張
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概要
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カーネル推定法は平滑化手法として広く利用されている一方で,データを直接的に用いるという点に特微があることから,大規模データにおける予測手法としても適性がある.ただし,一定の予測精度を保つためには,精度の高いバンド幅選択法を採用しなければならない.カーネル推定法のバンド幅選択法としてはさまざまなものが研究されているが,なかでもクロスバリデーションを用いたバンド幅選択法は, Nadaraya-Watson推定法や局所多項式回帰,k-NN法等,さまざまな推定法への適用が可能であり,有用性が期待される.代表的なものとしては, Vieu (1991)の重み付きクロスバリデーション法を用いた局所的なバンド幅選択法が挙げられる.本論文では,1変量データを対象としたVieuの手法について,多変量データへの拡張を試みた.その有効性について数値例を交えながら確認する.
- 日本計算機統計学会の論文
- 2007-02-28
著者
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