• JoomlaWorks Simple Image Rotator
  • JoomlaWorks Simple Image Rotator
  • JoomlaWorks Simple Image Rotator
  • JoomlaWorks Simple Image Rotator
  • JoomlaWorks Simple Image Rotator
  • JoomlaWorks Simple Image Rotator
  • JoomlaWorks Simple Image Rotator
  • JoomlaWorks Simple Image Rotator
  • JoomlaWorks Simple Image Rotator
  • JoomlaWorks Simple Image Rotator
 
  Bookmark and Share
 
 
Thèse de Doctorat
DOI
https://doi.org/10.11606/T.104.2021.tde-08112021-111235
Document
Auteur
Nom complet
Gilson Yuuji Shimizu
Unité de l'USP
Domain de Connaissance
Date de Soutenance
Editeur
São Carlos, 2021
Directeur
Jury
Izbicki, Rafael (Président)
Cerqueira, Andressa
Hubert Junior, Paulo do Canto
Silva, Paulo Henrique Ferreira da
Valle, Denis Ribeiro do
Titre en portugais
Bandas de predição usando densidade condicional estimada e um modelo LDA com covariáveis
Mots-clés en portugais
Alocação latente de Dirichlet (LDA)
Análise de texto
Aprendizagem de máquina
Bandas de predição
Predição conformal
Resumé en portugais
Métodos de machine learning são basicamente divididos em dois grandes grupos: métodos supervisionados e não supervisionados. Na primeira parte deste trabalho nós desenvolvemos um método para criação de bandas de predição que pode ser aplicado em problemas supervisionados. Nossa abordagem é baseada em métodos conformal, que são interessantes porque criam bandas de predição que controlam a cobertura média assumindo somente dados i.i.d.. Geralmente também é desejável controlar a cobertura condicional, ou seja, a cobertura para toda nova amostra de teste. Contudo, sem fortes suposições, a cobertura condicional é inatingível. Dada esta limitação, a literatura tem focado em métodos com cobertura condicional assintótica. A fim de se obter esta propriedade, estes métodos requerem fortes suposições sobre a dependência entre a variável resposta e as características. Nós introduzimos dois métodos conformal baseados em estimadores de densidade condicionais que não dependem deste tipo de suposição para obter cobertura condicional assintótica: Dist-split e CD-split. Enquanto Dist-split obtém intervalos ótimos assintoticamente, que são mais fáceis de interpretar do que regiões de confiança, CD-split obtém regiões de tamanho ótimo, que são menores do que intervalos. CD-split também obtém cobertura local pela criação de bandas de predição localmente numa partição do espaço de características. Esta partição é baseada em dados e permite trabalhar com dados em alta dimensão. Numa grande variedade de cenários simulados, nossos métodos tem melhor controle da cobertura condicional e tem menores comprimentos do que métodos propostos anteriores. Na segunda parte, num contexto de métodos não supervisionados, estudamos uma nova versão do modelo de Alocação Latente Dirichlet (LDA). O modelo LDA é um método popular para criação de mixed-membership clusters. Apesar de ter ficado conhecido na análise de texto, LDA tem sido usado em uma variedade de outras aplicações. Nós propomos uma nova formulação para o modelo LDA que incorpora covariáveis. Neste modelo, uma regressão binomial negativa é embutida dentro do LDA, possibilitando uma interpretação direta dos coeficientes de regressão e análise da quantidade de elementos específicos dos clusters em cada unidade amostral (ao invés da análise ser focada em modelar a proporção de cada cluster, como nos Modelos de Tópicos Estruturados). Nó usamos slice sampling dentro de um algoritmo de Gibbs sampling para estimar os parâmetros. E usamos simulações para mostrar como nosso algoritmo é capaz de estimar com sucesso os verdadeiros parâmetros do modelo. O modelo é ilustrado usando conjuntos de dados reais de três diferentes áreas: mineração de texto de artigos sobre coronavírus, análise de cestas de supermercados, e análise de espécies de árvores na Ilha de Barro Colorado (Panama). Este modelo permite a identificação de mixed-membership clusters em dados discretos e fornece inferências sobre o relacionamento entre covariáveis e a abundância destes clusters.
Titre en anglais
Prediction bands using estimated conditional density and a LDA model with covariates
Mots-clés en anglais
Conformal prediction
Latent Dirichlet allocation (LDA)
Machine learning
Prediction bands
Text analysis
Resumé en anglais
Machine learning methods are divided into two main groups: supervised and unsupervised methods. In the first part of this work, we develop a method for creating prediction bands that can be applied to supervised problems. Our approach is based on conformal methods, which are very appealing because they create prediction bands that control average coverage assuming solely i.i.d. data. It is also often desirable to control conditional coverage, that is, coverage for every new testing point. However, without strong assumptions, conditional coverage is unachievable. Given this limitation, the literature has focused on methods with asymptotical conditional coverage. In order to obtain this property, these methods require strong conditions on the dependence between the target variable and the features. We introduce two conformal methods based on conditional density estimators that do not depend on this type of assumption to obtain asymptotic conditional coverage: Dist-split and CD-split. While Dist-split asymptotically obtains optimal intervals, which are easier to interpret than general regions, CD-split obtains optimal size regions, which are smaller than intervals. CD-split also obtains local coverage by creating prediction bands locally on a partition of the features space. This partition is data-driven and scales to high-dimensional settings. In a wide variety of simulated scenarios, our methods have a better control of conditional coverage and have smaller length than previously proposed methods. In the second part, in a context of unsupervised methods, we develop a new version of the Latent Dirichlet Allocation (LDA) model. The LDA model is a popular method for creating mixed-membership clusters. Despite having been originally developed for text analysis, LDA has been used for a wide range of other applications. We propose a new formulation for the LDA model which incorporates covariates. In this model, a negative binomial regression is embedded within LDA, enabling straight-forward interpretation of the regression coefficients and the analysis of the quantity of cluster-specific elements in each sampling units (instead of the analysis being focused on modeling the proportion of each cluster, as in Structural Topic Models). We use slice sampling within a Gibbs sampling algorithm to estimate model parameters. We rely on simulations to show how our algorithm is able to successfully retrieve the true parameter values. The model is illustrated using real data sets from three different areas: text-mining of Coronavirus articles, analysis of grocery shopping baskets, and ecology of tree species on Barro Colorado Island (Panama). This model allows the identification of mixed-membership clusters in discrete data and provides inference on the relationship between covariates and the abundance of these clusters.
 
AVERTISSEMENT - Regarde ce document est soumise à votre acceptation des conditions d'utilisation suivantes:
Ce document est uniquement à des fins privées pour la recherche et l'enseignement. Reproduction à des fins commerciales est interdite. Cette droits couvrent l'ensemble des données sur ce document ainsi que son contenu. Toute utilisation ou de copie de ce document, en totalité ou en partie, doit inclure le nom de l'auteur.
Il ya retenu fichier en raison d'exigences (publication de données, des brevets ou droits).
Date de Libération
2023-01-01
Date de Publication
2021-11-08
 
AVERTISSEMENT: Apprenez ce que sont des œvres dérivées cliquant ici.
Tous droits de la thèse/dissertation appartiennent aux auteurs
CeTI-SC/STI
Bibliothèque Numérique de Thèses et Mémoires de l'USP. Copyright © 2001-2022. Tous droits réservés.