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【24h】

Wavelet-based gradient boosting

机译:基于小波的梯度增强

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摘要

A new data science tool named wavelet-based gradient boosting is proposed and tested. The approach is special case of componentwise linear least squares gradient boosting, and involves wavelet functions of the original predictors. Wavelet-based gradient boosting takes advantages of the approximate l(1) penalization induced by gradient boosting to give appropriate penalized additive fits. The method is readily implemented in R and produces parsimonious and interpretable regression fits and classifiers.
机译:提出并测试了一种新的数据科学工具,称为基于小波的梯度增强。该方法是逐分量线性最小二乘梯度提升的特殊情况,并且涉及原始预测变量的小波函数。基于小波的梯度增强利用了梯度增强引起的近似l(1)罚分的优势,从而给出了适当的罚分加性拟合。该方法很容易在R中实现,并产生简约和可解释的回归拟合和分类器。

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