부분적으로 고정된 베이지안 가감 회귀 트리

베이지안 가감 회귀 트리(BART)는 정확한 예측 능력으로 알려진 매우 인기 있는 비모수 회귀 모델입니다. 특정 상황에서는 특정 지배 변수가 존재한다는 지식이 있습니다. 그러나 BART 모델은 이 지식을 완전히 활용하지 못합니다. 이 문제를 해결하기 위해 본 논문에서는 부분적으로 고정된 BART 모델로 알려진 BART의 수정안을 제안합니다. 트리 구조의 일부를 고정함으로써, 이 모델은 이전 지식을 보다 효율적으로 활용할 수 있도록 하여 추정 정확도를 향상시킵니다. 또한 부분적으로 고정된 BART 모델은 이러한 이전 지식이 없는 경우에도 더 정확한 추정치와 미래 분석을 위한 귀중한 통찰력을 제공할 수 있습니다. 실증 결과는 제안된 모델이 원래 BART와 비교하여 향상을 입증합니다.