ملخص
نحن نبحث عن مرشحين أقوياء للعمل في هذا المشروع المثير الموضح أدناه!
تعتبر شجرة التصنيف والانحدار البايزية (BCART) وإصدار مجموعتها - نماذج شجرة الانحدار المضافة البايزية (BART) - من تقنيات التعلم شبه البارامترية القوية لنمذجة وظائف الانحدار غير الخطية التي تتفوق على العديد من أساليب التعلم الآلي الأخرى. تم اقتراح نماذج BCART وBART الكلاسيكية لمتغيرات الاستجابة المستمرة (الغاوسية) والثنائية (انظر، [1-3])، وعلى مر السنين تم توسيعها لتحليل فئة كبيرة من متغيرات الاستجابة، بما في ذلك بيانات العد (انظر، [4]). وقد حفز أدائهم التجريبي الممتاز أيضًا الأعمال على أسسهم النظرية (انظر، [5]).
أحد اتجاهات البحث في هذا المشروع هو محاولة فهم آلية أساليب BCART وBART من وجهة نظر نظرية. هناك اتجاه آخر للبحث وهو استكشاف نماذج BCART وBART الموسعة مع تطبيقات في مجالات مثل تسعير التأمين (انظر [6]) أو / وتحليل البيانات المكانية والزمانية (على سبيل المثال، نمذجة البيانات البيئية أو المناخية). تتضمن بعض الأسئلة الرئيسية التي يجب استكشافها في هذه التطبيقات اختيار الميزات، واختيار وظائف الخسارة، ومشكلة عدم توازن الفئة مع الأصفار، واستقرار النموذج، وقابلية التفسير.
المراجع:
[1] H. A. Chipman, E. I. George, and R. E. McCulloch, "Bayesian CART model search"، مجلة الجمعية الإحصائية الأمريكية، المجلد. 93، لا. 443، الصفحات من 935 إلى 948، 1998.
[2] د.ج. دينيسون، ب.ك. ماليك، وأ.ف. سميث، "خوارزمية بايزي كارت"، بيومتريكا، المجلد. 85، لا. 2، الصفحات من 363 إلى 377، 1998.
[3] H. A. Chipman, E. I. George, R. E. McCulloch, et al., "BART: أشجار الانحدار المضافة بايزي"، The Annals of Applied Statistics، المجلد. 4، لا. 1، الصفحات من 266 إلى 298، 2010.
[4] جي إس موراي، "أشجار الانحدار الإضافي اللوغاريتمي الخطي لنماذج الانحدار اللوجستية والعدائية متعددة الحدود،" مجلة الجمعية الإحصائية الأمريكية، المجلد. 116، لا. 534، الصفحات من 756 إلى 769، 2021.
[5] V. روكوفا، س. فان دير باس، وآخرون، "التركيز الخلفي لأشجار وغابات الانحدار البايزي"، حوليات الإحصائيات، المجلد. 48، لا. 4، الصفحات من 2108 إلى 2131، 2020.
[6] واي. تشانغ، إل. جي، أيفاليوتيس، وسي.سي. تايلور، ""نماذج Bayesian CART لتكرار مطالبات التأمين". 2023. متاح على https://arxiv.org/pdf/2303.01923.pdf
