सामान्यीकृत बिंदु प्रक्रिया ऐडिटिव मॉडल

संक्षेप में, इस लेख में, हम स्केलर उत्तर और उच्च-आयामी बिंदु प्रक्रिया भविष्यवक्ताओं के साथ एक सामान्यीकृत बिंदु प्रक्रिया ऐडिटिव मॉडल का प्रस्ताव करते हैं। हमारा प्रस्ताव चार मुख्य घटकों पर आधारित है: एक बिंदु प्रक्रिया का एक यथार्थ रूप यादृच्छिक गिनती उपाय के रूप में, एक सामान्यीकृत बिंदु प्रक्रिया प्रतिगमन ढांचा, कर्नेल एंबेडिंग के माध्यम से यादृच्छिक उपाय के लिए एक नया कर्नेल फ़ंक्शन, और ऐडिटिव मॉडल, कम किए गए आधार प्रतिनिधित्व, और दुर्बलता सहित कम-आयामी संरचनाओं का एक सूट। हम मॉडल अनुमान के लिए एक प्रभावी दंडित संभावना प्रक्रिया विकसित करते हैं, और अनुमानक की अनुमान संगति और चयन संगति दोनों को स्थापित करते हैं, जबकि बिंदु प्रक्रिया भविष्यवक्ताओं की संख्या के भिन्न होने की अनुमति देते हैं। हम अपने तरीके को अनुकरण और इलेक्ट्रॉनिक स्वास्थ्य रिकार्ड डेटा अनुप्रयोग के माध्यम से दर्शाते और मूल्यांकन करते हैं।