EISSN 2310-6018
Язык: ru

МОДЕЛИРОВАНИЕ, ОПТИМИЗАЦИЯ И ИНФОРМАЦИОННЫЕ ТЕХНОЛОГИИ

АДАПТИВНАЯ КВАНТИЛЬНАЯ РЕГРЕССИЯ (2024)

Актуальность темы исследования обусловлена растущей потребностью в быстрых и точных инструментах построения математических моделей. В данной работе рассматриваются подходы к построению адаптивной квантильной регрессии, так как выбор оптимального квантиля в процессе обучения может сэкономить большое количество времени исследователя. Правильный выбор квантиля может существенно улучшить показатели модели на тестовых наборах данных и, как следствие, позволит получать более надежные прогнозы при реальном использовании такой математической модели. Разработанный подход представляет собой комбинацию модифицированной квантильной регрессии и градиентного спуска, что улучшает адаптацию модели к различным данным. В работе приведено подробное описание разрабатываемого алгоритма, сравнение точности работы предложенной модели с традиционной квантильной регрессией и градиентным спуском, и их комбинациями, а также анализируется время обучения моделей, включая количество эпох обучения. Эксперименты показывают, что адаптивная квантильная регрессия демонстрирует повышенную точность при сокращении времени обучения. Результаты подчеркивают эффективность этого метода в области анализа данных и прогнозирования, открывая новые перспективы для более эффективных и быстрых моделей машинного обучения.

Тип: Статья
Автор (ы): Тюрин Алексей Сергеевич
Ключевые фразы: квантильная регрессия, АДАПТИВНЫЙ АЛГОРИТМ, ГРАДИЕНТНЫЙ СПУСК, численные методы

Идентификаторы и классификаторы

УДК
519.6. Вычислительная математика, численный анализ и программирование (машинная математика)
eLIBRARY ID
65474491
Текстовый фрагмент статьи