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The purpose of this study is to challenge a computational regression-type problem, that is handling large-size data, in which conventional metamodeling techniques often fail in a practical sense. To solve such problems, regression-type boosting, one of ensemble model techniques, together with bootstrapping-based re-sampling is a reasonable choice. This study suggests weight updates by the amount of the residual itself and a new error decision criterion which constructs an ensemble model of models selectively chosen by rejection limits. Through these ideas, we propose AdaBoost.RMU.R as a metamodeling technique suitable for handling large-size data. To assess the performance of the proposed method in comparison to some existing methods, we used 6 mathematical problems. For each problem, we computed the average and the standard deviation of residuals between real response values and predicted response values. Results revealed that the average and the standard deviation of AdaBoost.RMU.R were improved than those of other algorithms.
목차
1. 서론
2. 회귀모델을 위한 새로운 부스팅 기법 제안
3. 제안한 알고리즘의 성능 평가방법
4. 결과 및 분석
5. 결론
참고문헌
참고문헌 (13)
참고문헌 신청
[학술대회논문] - Drucker, H. / 1997 / Improving regressors using boosting techniques / Proceedings of the 14th International Conference of Machine Learning
[학술지(정기간행물)] - Freund, Y. / 1997 / A decision-theoretic generalization of on-line learning and an application to boosting / Journal of computer and system sciences 55 (1) : 119 ~ 139
[학술지(정기간행물)] - Gao, F. / 2013 / Boosting regression methods based on a geometric conversion approach : using SVMs base learners / Neurocomputing 113 (3) : 67 ~ 87
[학술지(정기간행물)] - Jin, R. / 2001 / Comparative Studies of Metamodeling Techniques under Multiple Modeling Criteria / Structural and Multidisciplinary Optimization 23 (1) : 1 ~ 13
[학술지(정기간행물)] - Kodiyalam, S. / 2004 / High-Performance Computing and Surrogate Modeling for Rapid Visualization with Multidisciplinary Optimization / AIAA Journal 42 (11) : 2347 ~ 2354
[학술지(정기간행물)] - Freund, Y. / 1997 / A decision-theoretic generalization of on-line learning and an application to boosting / Journal of computer and system sciences 55 (1) : 119 ~ 139
[학술지(정기간행물)] - Gao, F. / 2013 / Boosting regression methods based on a geometric conversion approach : using SVMs base learners / Neurocomputing 113 (3) : 67 ~ 87
[학술지(정기간행물)] - Jin, R. / 2001 / Comparative Studies of Metamodeling Techniques under Multiple Modeling Criteria / Structural and Multidisciplinary Optimization 23 (1) : 1 ~ 13
[학술지(정기간행물)] - Kodiyalam, S. / 2004 / High-Performance Computing and Surrogate Modeling for Rapid Visualization with Multidisciplinary Optimization / AIAA Journal 42 (11) : 2347 ~ 2354
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