预印本前沿

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Fitting sparse high-dimensional varying-coefficient models with Bayesian regression tree ensembles

Soham Ghosh · Saloni Bhogale · Sameer K. Deshpande首次提交 2025-10-09 · 修订 2025-10-09 · v1arXiv预印本

稀疏高维变系数模型的贝叶斯回归树集成拟合AI 解读

By allowing the effects of $p$ covariates in a linear regression model to vary as functions of $R$ additional effect modifiers, varying-coefficient models (VCMs) strike a compelling balance between interpretable-but-rigid parametric models popular in classical statistics and flexible-but-opaque methods popular in machine learning. But in high-dimensional settings where $p$ and/or $R$ exceed the number of observations, existing approaches to fitting VCMs fail to identify…By allowing the effects of $p$ covariates in a linear regression model to vary as functions of $R$ additional effect modifiers, varying-coefficient models (VCMs) strike a compelling balance between interpretable-but-rigid parametric models popular in classical statistics and flexible-but-opaque methods popular in machine learning. But in high-dimensional settings where $p$ and/or $R$ exceed the number of observations, existing approaches to fitting VCMs fail to identify…

结构变化与时变参数贝叶斯机器学习与 DML

关联记录被引 0 次 ↗OpenAlex · 核验 2026-10-16

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