Neural networks as an optimization tool for regression

• Ano de defesa: 2019
• Autor(a) principal: Coscrato, Victor Azevedo
• Orientador(a): Izbicki, Rafael
• Tipo de documento: Dissertação
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: eng
• Instituição de defesa: Universidade Federal de São Carlos; Câmpus São Carlos
• Programa de Pós-Graduação: Programa Interinstitucional de Pós-Graduação em Estatística - PIPGEs
• Palavras-chave em Português: Regressão; Redes neurais; Combinação de regressões; Regressão local; Otimização
• Palavras-chave em Inglês: Regression; Neural networks; Ensembles; Local regression; Optimization
• Área do conhecimento CNPq: CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::PROBABILIDADE E ESTATISTICA::ESTATISTICA::REGRESSAO E CORRELACAO
• Link de acesso: https://repositorio.ufscar.br/handle/20.500.14289/11853

Neural networks are a tool to solve prediction problems that have gained much prominence recently. In general, neural networks are used as a predictive method, that is, their are used to estimate a regression function. Instead, this work presents the use of neural networks as an optimization tool to combine existing regression estimators in order to obtain more accurate predictions and to fit local linear models more efficiently. Several tests were conducted to show the greater efficiency of these methods when compared to the usual ones.