Co-data Learning for Bayesian Additive Regression Trees
Fuente:
arXiv
Gespeichert in:
| Hauptverfasser: | Goedhart, Jeroen M., Klausch, Thomas, Janssen, Jurriaan, van de Wiel, Mark A. |
|---|---|
| Format: | Preprint |
| Veröffentlicht: |
2023
|
| Schlagworte: | |
| Online-Zugang: | |
| Tags: |
Tag hinzufügen
Keine Tags, Fügen Sie den ersten Tag hinzu!
|
Ähnliche Einträge
Fusion of Tree-induced Regressions for Clinico-genomic Data
von: Goedhart, Jeroen M., et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Goedhart, Jeroen M., et al.
Veröffentlicht: (2024)
A Semi-supervised CART Model for Covariate Shift
von: Cai, Mingyang, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Cai, Mingyang, et al.
Veröffentlicht: (2024)
How important are the genes to explain the outcome - the asymmetric Shapley value as an honest importance metric for high-dimensional features
von: van de Wiel, Mark A., et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: van de Wiel, Mark A., et al.
Veröffentlicht: (2026)
Discovery and inference beyond linearity by integrating Bayesian regression, tree ensembles and Shapley values
von: Spadaccini, Giorgio, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Spadaccini, Giorgio, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Guiding adaptive shrinkage by co-data to improve regression-based prediction and feature selection
von: van de Wiel, Mark A., et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: van de Wiel, Mark A., et al.
Veröffentlicht: (2024)
MLCBART: Multilabel Classification with Bayesian Additive Regression Trees
von: Tian, Jiahao, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Tian, Jiahao, et al.
Veröffentlicht: (2026)
Bayesian Additive Regression Networks
von: Van Boxel, Danielle
Veröffentlicht: (2024)
von: Van Boxel, Danielle
Veröffentlicht: (2024)
Bayesian Additive Regression Trees for functional ANOVA model
von: Park, Seokhun, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Park, Seokhun, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Very fast Bayesian Additive Regression Trees on GPU
von: Petrillo, Giacomo
Veröffentlicht: (2024)
von: Petrillo, Giacomo
Veröffentlicht: (2024)
On the Gaussian process limit of Bayesian Additive Regression Trees
von: Petrillo, Giacomo
Veröffentlicht: (2024)
von: Petrillo, Giacomo
Veröffentlicht: (2024)
Bayesian Additive Distribution Regression
von: Linero, Antonio R., et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Linero, Antonio R., et al.
Veröffentlicht: (2026)
BFTS: Thompson Sampling with Bayesian Additive Regression Trees
von: Deng, Ruizhe, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Deng, Ruizhe, et al.
Veröffentlicht: (2026)
Generalized Bayesian Additive Regression Trees: Theory and Software
von: Saha, Enakshi
Veröffentlicht: (2023)
von: Saha, Enakshi
Veröffentlicht: (2023)
A Bayesian Additive Regression Tree Model for Learning Conditional Average Treatment Effects in Regression Discontinuity Designs
von: Alcantara, Rafael, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Alcantara, Rafael, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Direct Bayesian Additive Regression Trees for Conditional Average Treatment Effects in Regression Discontinuity Designs
von: Kondo, Daisuke, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Kondo, Daisuke, et al.
Veröffentlicht: (2026)
Informative Co‐Data Learning for High‐Dimensional Horseshoe Regression
von: Claudio Busatto, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Claudio Busatto, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Type 2 Tobit Sample Selection Models with Bayesian Additive Regression Trees
von: O'Neill, Eoghan
Veröffentlicht: (2025)
von: O'Neill, Eoghan
Veröffentlicht: (2025)
BARMPy: Bayesian Additive Regression Models Python Package
von: Van Boxel, Danielle
Veröffentlicht: (2024)
von: Van Boxel, Danielle
Veröffentlicht: (2024)
Bayesian Profile Regression with Linear Mixed Models (Profile-LMM) applied to Longitudinal Exposome Data
von: Amestoy, Matteo, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Amestoy, Matteo, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Bayesian Regression Markets
von: Falconer, Thomas, et al.
Veröffentlicht: (2023)
von: Falconer, Thomas, et al.
Veröffentlicht: (2023)
A Bayesian accelerated failure time model for interval censored three-state screening outcomes
von: Klausch, Thomas, et al.
Veröffentlicht: (2021)
von: Klausch, Thomas, et al.
Veröffentlicht: (2021)
Bayesian Additive Main Effects and Multiplicative Interaction Models using Tensor Regression for Multi-environmental Trials
von: Santos, Antonia A. L. Dos, et al.
Veröffentlicht: (2023)
von: Santos, Antonia A. L. Dos, et al.
Veröffentlicht: (2023)
On the Computational Efficiency of Bayesian Additive Regression Trees: An Asymptotic Analysis
von: Tan, Yan Shuo, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Tan, Yan Shuo, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Clinicians' Voice: Fundamental Considerations for XAI in Healthcare
von: Röber, T. E., et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Röber, T. E., et al.
Veröffentlicht: (2024)
Stochastic Gradient Descent for Nonparametric Additive Regression
von: Chen, Xin, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Chen, Xin, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Bayesian Active Learning for Censored Regression
von: Hüttel, Frederik Boe, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Hüttel, Frederik Boe, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Error-awareness Accelerates Active Automata Learning
von: Kruger, Loes, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Kruger, Loes, et al.
Veröffentlicht: (2026)
Semi-Parametric Bayesian Additive Regression Trees for Risk Prediction with High-Dimensional Epigenetic Signatures and Low-Dimensional Covariates
von: Bhandari, Saurabh, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Bhandari, Saurabh, et al.
Veröffentlicht: (2026)
State Matching and Multiple References in Adaptive Active Automata Learning
von: Kruger, Loes, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Kruger, Loes, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Total robustness in Bayesian Nonlinear Regression
von: Chen, Mengqi, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Chen, Mengqi, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Relaxing the Additivity Constraints in Decentralized No-Regret High-Dimensional Bayesian Optimization
von: Bardou, Anthony, et al.
Veröffentlicht: (2023)
von: Bardou, Anthony, et al.
Veröffentlicht: (2023)
Co-Learning Bayesian Optimization
von: Guo, Zhendong, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Guo, Zhendong, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Joint Models for Handling Non-Ignorable Missing Data using Bayesian Additive Regression Trees: Application to Leaf Photosynthetic Traits Data
von: Goh, Yong Chen, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Goh, Yong Chen, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Improving Neural Additive Models with Bayesian Principles
von: Bouchiat, Kouroche, et al.
Veröffentlicht: (2023)
von: Bouchiat, Kouroche, et al.
Veröffentlicht: (2023)
Neural Additive Models for Location Scale and Shape: A Framework for Interpretable Neural Regression Beyond the Mean
von: Thielmann, Anton, et al.
Veröffentlicht: (2023)
von: Thielmann, Anton, et al.
Veröffentlicht: (2023)
Online Quantile Regression for Nonparametric Additive Models
von: Zhan, Haoran
Veröffentlicht: (2026)
von: Zhan, Haoran
Veröffentlicht: (2026)
Task Diversity in Bayesian Federated Learning: Simultaneous Processing of Classification and Regression
von: Lyu, Junliang, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Lyu, Junliang, et al.
Veröffentlicht: (2024)
A Meta-Learning Approach to Bayesian Causal Discovery
von: Dhir, Anish, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Dhir, Anish, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Bayesian Symbolic Regression for Missing Physics
von: Strouwen, Arno
Veröffentlicht: (2026)
von: Strouwen, Arno
Veröffentlicht: (2026)
Bayesian Kernel Regression for Functional Data
von: Kusaba, Minoru, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Kusaba, Minoru, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Ähnliche Einträge
-
Fusion of Tree-induced Regressions for Clinico-genomic Data
von: Goedhart, Jeroen M., et al.
Veröffentlicht: (2024) -
A Semi-supervised CART Model for Covariate Shift
von: Cai, Mingyang, et al.
Veröffentlicht: (2024) -
How important are the genes to explain the outcome - the asymmetric Shapley value as an honest importance metric for high-dimensional features
von: van de Wiel, Mark A., et al.
Veröffentlicht: (2026) -
Discovery and inference beyond linearity by integrating Bayesian regression, tree ensembles and Shapley values
von: Spadaccini, Giorgio, et al.
Veröffentlicht: (2025) -
Guiding adaptive shrinkage by co-data to improve regression-based prediction and feature selection
von: van de Wiel, Mark A., et al.
Veröffentlicht: (2024)