面向现代广义可加模型的可扩展可视化方法
统计方法学
2019-05-10 v2 应用统计
摘要
在过去二十年中，计算资源的增长使得处理以往因代价过高而难以实际应用的广义可加模型（GAMs）成为可能。然而，模型复杂度的增长并未伴随用于模型开发与结果展示的改进可视化方法。受电力负荷预测中一个工业应用的启发，我们指出了现有 GAMs 现代可视化工具尤为匮乏的方面，并通过提出一组可视化工具来弥补现有方法的不足：a) 足够快以支持交互式使用，b) 利用 GAMs 的可加结构，c) 可扩展到大型数据集，d) 可与广泛的响应分布联合使用。本工作中提出的所有新可视化方法均由 mgcViz R 包实现，该包可在 Comprehensive R Archive Network 上找到。
引用
@article{arxiv.1809.10632,
title = {Scalable visualisation methods for modern Generalized Additive Models},
author = {Matteo Fasiolo and Raphaël Nedellec and Yannig Goude and Simon N. Wood},
journal= {arXiv preprint arXiv:1809.10632},
year = {2019}
}