|
Модели согласования скрытого пространства в задаче прогнозирования
Ф. Ю. Яушевa, Р. В. Исаченкоa, В. В. Стрижовba a Московский физико-технический институт
b Вычислительный центр им. А. А. Дородницына Федерального исследовательского центра «Информатика и управление» Российской академии наук
Аннотация:
Исследуется задача прогнозирования сложной целевой переменной. Под сложностью подразумевается наличие зависимостей, линейных или нелинейных. Предполагается, что исходные данные гетерогенны. Это значит, что пространства независимой и целевой переменных имеют разную природу. Предлагается построить предсказательную модель, которая учитывает зависимость в исходном пространстве независимой переменной, а также в пространстве целевой переменной. Согласование моделей предлагается проводить в низкоразмерном пространстве. В качестве базового алгоритма используется метод проекции в скрытое пространство (PLS — projection to latent space). В работе проводится сравнение линейного PLS и предложенных нелинейных моделей. Сравнение проводится на гетерогенных данных в пространствах высокой размерности.
Ключевые слова:
прогнозирование, модель частичных наименьших квадратов, задача восстановления, согласование скрытого пространства.
Поступила в редакцию: 15.12.2020
Образец цитирования:
Ф. Ю. Яушев, Р. В. Исаченко, В. В. Стрижов, “Модели согласования скрытого пространства в задаче прогнозирования”, Системы и средства информ., 31:1 (2021), 4–16
Образцы ссылок на эту страницу:
https://www.mathnet.ru/rus/ssi745 https://www.mathnet.ru/rus/ssi/v31/i1/p4
|
Статистика просмотров: |
Страница аннотации: | 118 | PDF полного текста: | 59 | Список литературы: | 18 |
|