高次元関数の近似に向けたANOVAブースティングを用いたランダムフーリエ特徴量

本論文では、高次元関数を効率的に近似するためのANOVAブースティングアルゴリズムを提案する。これらのアルゴリズムは、変数間の相互作用が少ない低次の関数を学習することができる。提案手法は、入力変数の重要度と影響を明確に示すことができる。