今日の機械学習論文（2020年10月23日）
本日（2020年10月23日）arxivにアップされた統計学-機械学習分野の論文で、個人的に気になったものをまとめます。
決定木の改良CPT(convex polytope trees)の提案
実験データにおいてCARTなどの一般的な決定木と比較すると、モデルのパフォーマンスはそれらと同等以上であり、かつノード数を大きく減らすことに成功している（他の決定木は深さ8であるのに対して、CPTは深さ2）。よってモデルの解釈性も大幅に向上している。将来的にはCPTをブースティングやアンサンブルに拡張することも可能。
実装はGitHubにある。
時系列データの早期異常検知
本研究はヘルスケアにおける早期異常検知に焦点を当てている。これらのデータで現れる、入力から出力へのマッピングが困難な予測タスクの解決手法の提案。基の予測タスクをより単純な2つのタスクに分解する”階層型学習”のアプローチを用いる。
実装はGitHubにある。
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