MPBART - 多项 Probit 贝叶斯加法回归树
机器学习
2016-02-09 v2
摘要
本文提出了多项 Probit 贝叶斯加法回归树（MPBART），作为 BART（贝叶斯加法回归树，Chipman 等，2010）的多项 Probit 扩展。MPBART 具有灵活性，允许纳入描述观测单元以及可用选择备选方案的预测变量。通过两项模拟研究和四个真实数据示例，我们表明与其他离散选择和多重分类方法相比，MPBART 表现出非常好的预测性能。为了实现 MPBART，我们开发了一个 R 包 mpbart，可从 CRAN 仓库免费获取。
引用
@article{arxiv.1309.7821,
title = {MPBART - Multinomial Probit Bayesian Additive Regression Trees},
author = {Bereket P. Kindo and Hao Wang and Edsel A. Peña},
journal= {arXiv preprint arXiv:1309.7821},
year = {2016}
}