贝叶斯加法回归树在概率编程中的应用
摘要：贝叶斯附加回归树（BART）是一种近似函数的非参数方法。它是一种基于多个树之和的黑盒方法，通过使用先验来规范推断，主要是通过限制树的学习能力，使得没有单个树能够解释数据，而是树的总和。我们在概率编程语言（PPL）的背景下讨论了BART，即我们将BART作为一种原始方法来呈现，可以作为概率模型的组件而不是独立的模型。具体来说，我们介绍了Python库PyMC-BART，该库通过扩展PyMC（一种概率编程库）来实现。我们展示了使用PyMC-BART可以构建的几个模型示例，讨论了超参数选择的建议，最后，我们总结了我们实现的局限性和未来的改进方向。
作者：Miriana Quiroga, Pablo G Garay, Juan M. Alonso, Juan Martin Loyola, Osvaldo A Martin
论文ID：2206.03619
分类：Computation
分类简称：stat.CO
提交时间：2023-08-16