論文の概要: Minimum discrepancy principle strategy for choosing $k$ in $k$-NN regression

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2008.08718v8
• Date: Wed, 17 Jul 2024 17:28:01 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-07-19 00:05:30.826960
• Title: Minimum discrepancy principle strategy for choosing $k$ in $k$-NN regression
• Title（参考訳）: $k$-NNレグレッションにおける$k$の選択のための最小不一致原理戦略
• Authors: Yaroslav Averyanov, Alain Celisse,
• Abstract要約: 保持データを用いずに、$k$-NN回帰推定器でハイパーパラメータ$k$を選択するための新しいデータ駆動戦略を提案する。 本稿では,早期停止と最小一致原理に基づく実践的戦略を実践的に容易に導入することを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.0411082897313984
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We present a novel data-driven strategy to choose the hyperparameter $k$ in the $k$-NN regression estimator without using any hold-out data. We treat the problem of choosing the hyperparameter as an iterative procedure (over $k$) and propose using an easily implemented in practice strategy based on the idea of early stopping and the minimum discrepancy principle. This model selection strategy is proven to be minimax-optimal over some smoothness function classes, for instance, the Lipschitz functions class on a bounded domain. The novel method often improves statistical performance on artificial and real-world data sets in comparison to other model selection strategies, such as the Hold-out method, 5-fold cross-validation, and AIC criterion. The novelty of the strategy comes from reducing the computational time of the model selection procedure while preserving the statistical (minimax) optimality of the resulting estimator. More precisely, given a sample of size $n$, if one should choose $k$ among $\left\{ 1, \ldots, n \right\}$, and $\left\{ f^1, \ldots, f^n \right\}$ are the estimators of the regression function, the minimum discrepancy principle requires the calculation of a fraction of the estimators, while this is not the case for the generalized cross-validation, Akaike's AIC criteria, or Lepskii principle.
• Abstract（参考訳）: ホールドアウトデータを使わずに、$k$-NN回帰推定器でハイパーパラメータ$k$を選択するための新しいデータ駆動戦略を提案する。 我々は,ハイパーパラメータを反復的手順 ($k$以上) として選択する問題を扱い,早期停止の考え方と最小差分原理に基づく実践的戦略を用いて提案する。 このモデル選択戦略は、いくつかの滑らかな函数クラス、例えば有界領域上のリプシッツ函数クラスに対してミニマックス最適であることが証明されている。 この手法は、ホールドアウト法や5倍のクロスバリデーション、AIC基準など、他のモデル選択手法と比較して、人工的および実世界のデータセットの統計性能を向上することが多い。 戦略の新規性は、モデル選択手順の計算時間を減少させ、結果の推定器の統計的(最小限)最適性を保存することから生じる。 より正確には、サイズ$n$のサンプルとして$k$を$\left\{ 1, \ldots, n \right\}$と$\left\{ f^1, \ldots, f^n \right\}$の中から選ぶとすれば、最小の離散性原理は回帰関数の近似器であり、最小の離散性原理は推定器の分数の計算を必要とする。

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