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Chang，Yuan Chin伊万;黄玉芬;黄玉佩

提早停在\（L_{2}\）Boosting。 （英语） Zbl 1284.62041号

计算。统计数据分析。 54，第10号，2203-2213（2010）.
小结：众所周知，当boosting迭代次数变大时，类boosting算法（如AdaBoost及其许多修改）可能会过拟合训练数据。因此，如何在适当的迭代时间停止boosting算法是过去十年应用模型选择准则估计boosting的停止迭代的一个长期问题，但仍然需要计算训练数据中考虑的所有boosting迭代。因此，本文的主要目的是研究训练阶段（L_{2}）Boosting的早期停止规则，以寻求非常可观的计算节省。该方法基于训练阶段基于模型选择准则值的变化点检测方法。该方法还扩展到医学和生物信息学应用中非常常见的两类分类问题。文中给出了这些方法的仿真研究和实际数据示例，并与LogitBoost进行了比较。

引用于1文件

MSC公司：

62-07 数据分析（统计）（MSC2010）
62升15 统计中的最佳停止

关键词：

AIC\（_{c}\）;银行识别码;gMDL公司;变化点检测方法;\（L_{2}\）增压;LogitBoost公司;停止规则

软件：

SABoost公司;LogitBoost公司
PDF格式BibTeX公司 XML格式引用
\textit{Y.C.I.Chang}等人，计算。统计数据分析。54，第10号，2203--2213（2010；Zbl 1284.62041）
全文： 内政部

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