【序論】
本論文では、ロバスト回帰手法の性能評価と応用範囲の探索について述べる。回帰分析は、データ間の関係を予測するための重要な手法であり、一般的には最小二乗法が広く用いられている。しかし、最小二乗法は外れ値の存在や異常値の影響を受けやすく、予測性能に悪影響を与えることがある。そのため、よりロバストな回帰手法が求められている。 本研究では、複数のロバスト回帰手法を比較し、その性能を評価する。まず、代表的なロバスト回帰手法であるTheil-Sen回帰、Huber回帰、RANSAC回帰などについて、その特徴や適用範囲を解説する。次に、これらの手法を用いて構築したモデルの予測性能を比較するために、実データセットを用いた実験を行う。 実験結果から、各手法の予測性能を評価し、それぞれのメリットとデメリットを明らかにする。また、異常値や外れ値に対してどの程度ロバストであるかを検討し、ロバスト回帰手法の応用範囲を探索する。本研究の成果は、予測性能において優れた手法の選択やデータ解析における信頼性向上に寄与すると期待される。
【本論】
本論文では、ロバスト回帰手法の性能評価と応用範囲の探索について述べる。 回帰分析は、データ間の関係を予測するための重要な手法であり、一般的には最小二乗法が広く用いられている。しかし、最小二乗法は外れ値の存在や異常値の影響を受けやすく、予測性能に悪影響を与えることがある。そのため、よりロバストな回帰手法が求められている。 本研究では、複数のロバスト回帰手法を比較し、その性能を評価する。まず、代表的なロバスト回帰手法であるTheil-Sen回帰、Huber回帰、RANSAC回帰などについて、その特徴や適用範囲を解説する。 次に、これらの手法を用いて構築したモデルの予測性能を比較するために、実データセットを用いた実験を行う。具体的には、異常値が含まれるデータや外れ値が存在するデータを対象に、各ロバスト回帰手法の予測性能を検証する。 実験結果から、各手法の予測性能を評価し、それぞれのメリットとデメリットを明らかにする。また、異常値や外れ値に対してどの程度ロバストであるかを検討することで、これらの手法の応用範囲を探索する。 本研究の成果は、予測性能において優れた手法の選択やデータ解析における信頼性向上に寄与すると期待される。ロバスト回帰手法の性能評価と応用範囲の探索により、今後の研究や実践において、より頼りになる回帰手法の選択が可能となるだろう。
【結論】
本研究は、ロバスト回帰手法の性能評価と応用範囲の探索について述べた。実データセットを用いた実験を通じて、Theil-Sen回帰、Huber回帰、RANSAC回帰などのロバスト回帰手法の予測性能を比較し、それぞれのメリットとデメリットを明らかにした。さらに、これらの手法が異常値や外れ値に対してどの程度ロバストであるかを検討し、ロバスト回帰手法の応用範囲を探索した。 研究の成果は、予測性能の優れた手法の選択やデータ解析における信頼性の向上に貢献することが期待される。これらの結果は、ロバスト回帰手法の利用範囲を広げるための基礎となり、実世界のデータ解析においてより信頼性の高い予測モデルの構築に貢献するものと考えられる。
