Estimating Predictive Variances with Kernel Ridge Regression

Cawley, GC; Talbot, NLC; Chapelle, O

doi:10.1007/11736790_5

Estimating Predictive Variances with Kernel Ridge Regression

Cawley, G., Talbot, N., & Chapelle, O. (2006). Estimating Predictive Variances with Kernel Ridge Regression. In J., Quinonero-Candela, I., Dagan, B., Magnini, & F., D‘Alché-Buc (Eds.), Machine Learning Challenges. Evaluating Predictive Uncertainty, Visual Object Classification, and Recognising Tectual Entailment: First PASCAL Machine Learning Challenges Workshop, MLCW 2005, Southampton, UK, April 11-13, 2005 (pp. 56-77). Berlin, Germany: Springer.

Item is 公開

表示: 全項目非表示: 全項目

基本情報

表示: 非表示:

アイテムのパーマリンク: https://hdl.handle.net/11858/00-001M-0000-0013-D237-D 版のパーマリンク: https://hdl.handle.net/21.11116/0000-0004-9C2A-E

資料種別: 会議論文

ファイル

表示: ファイル

作成者

表示:

非表示:

作成者:
Cawley, GC, 著者
Talbot, NLC, 著者
Chapelle, O^{1, 2}, 著者

所属:
1Department Empirical Inference, Max Planck Institute for Biological Cybernetics, Max Planck Society, ou_1497795
2Max Planck Institute for Biological Cybernetics, Max Planck Society, Spemannstrasse 38, 72076 Tübingen, DE, ou_1497794

内容説明

表示:

非表示:

キーワード: -

要旨: In many regression tasks, in addition to an accurate estimate of the conditional mean of the target distribution, an indication of the
predictive uncertainty is also required. There are two principal sources
of this uncertainty: the noise process contaminating the data and the
uncertainty in estimating the model parameters based on a limited sample
of training data. Both of them can be summarised in the predictive
variance which can then be used to give confidence intervals. In this paper,
we present various schemes for providing predictive variances for
kernel ridge regression, especially in the case of a heteroscedastic regression,
where the variance of the noise process contaminating the data is
a smooth function of the explanatory variables. The use of leave-one-out
cross-validation is shown to eliminate the bias inherent in estimates of
the predictive variance. Results obtained on all three regression tasks
comprising the predictive uncertainty challenge demonstrate the value
of this approach.

資料詳細

表示:

非表示:

言語:

日付: 出版: 2006-04

出版の状態: 出版

ページ: -

出版情報: -

目次: -

査読: -

識別子（DOI, ISBNなど）: DOI: 10.1007/11736790_5
BibTex参照ID: 3643

学位: -

訴訟

表示:

Project information

表示:

出版物 1

表示:

非表示:

出版物名: Machine Learning Challenges. Evaluating Predictive Uncertainty, Visual Object Classification, and Recognising Tectual Entailment: First PASCAL Machine Learning Challenges Workshop, MLCW 2005, Southampton, UK, April 11-13, 2005

種別: 会議論文集

著者・編者:
Quinonero-Candela, J, 編集者
Dagan, I, 編集者
Magnini, B, 編集者
D‘Alché-Buc, F, 編集者

所属:
-

出版社, 出版地: Berlin, Germany : Springer

ページ: - 巻号: - 通巻号: - 開始・終了ページ: 56 - 77 識別子（ISBN, ISSN, DOIなど）: ISBN: 978-3-540-33427-9

出版物 2

表示:

非表示:

出版物名: Lecture Notes in Computer Science

種別: 連載記事

著者・編者:

所属:

出版社, 出版地: -

ページ: - 巻号: 3499 通巻号: - 開始・終了ページ: - 識別子（ISBN, ISSN, DOIなど）: -

アイテム詳細

基本情報

ファイル

関連URL

作成者

内容説明

資料詳細

関連イベント

訴訟

Project information

出版物 1

出版物 2