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聚合暂挂

纪尧姆·梅拉德(Guillaume Maillard)、西尔万·阿罗特(Sylvain Arlot)、马蒂厄·莱拉塞尔(Matthieu Lerasle); 22(20):1−55, 2021.

摘要

聚合保持(agghoo)是一种对保持选择的学习规则求平均值的方法(即使用单个分割进行交叉验证)。我们为agghoo提供了第一个理论保证,以确保它可以安全使用:当风险为凸时,agghoo的表现最差,就像hold一样。在0-1风险的分类中,这一点也是一样的,还有一个额外的常数因子。对于守恒者,甲骨文不等式以有界损失而闻名,如二进制分类。我们表明,在适当的假设下,对于其他风险最小化问题,可以证明类似的结果。特别地,我们在不要求$Y$变量或回归变量有界的情况下,获得了具有Lipschitz损失的正则化核回归的一个预言不等式。数值实验表明,聚合比保留带来了显著改善,并且agghoo与交叉验证具有竞争力。

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