Fugu-MT 論文翻訳(概要): The Success of AdaBoost and Its Application in Portfolio Management

論文の概要: The Success of AdaBoost and Its Application in Portfolio Management

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2103.12345v1
Date: Tue, 23 Mar 2021 06:41:42 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2021-03-24 14:02:12.075171
Title: The Success of AdaBoost and Its Application in Portfolio Management
Title（参考訳）: AdaBoostの成功とポートフォリオ管理への応用
Authors: Yijian Chuan, Chaoyi Zhao, Zhenrui He, and Lan Wu
Abstract要約: AdaBoostが成功した分類器である理由を説明するための新しいアプローチを開発する。バイナリ分類問題に対するトレーニングデータにおけるノイズポイント(ION)の影響の尺度を導入することにより、IONとテストエラーとの間に強い関係があることを証明します。 adaboostを中国市場における実証研究を通じてポートフォリオ管理に適用し,理論的な提案を裏付ける。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.6562256987706128
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: We develop a novel approach to explain why AdaBoost is a successful classifier. By introducing a measure of the influence of the noise points (ION) in the training data for the binary classification problem, we prove that there is a strong connection between the ION and the test error. We further identify that the ION of AdaBoost decreases as the iteration number or the complexity of the base learners increases. We confirm that it is impossible to obtain a consistent classifier without deep trees as the base learners of AdaBoost in some complicated situations. We apply AdaBoost in portfolio management via empirical studies in the Chinese market, which corroborates our theoretical propositions.
Abstract（参考訳）: AdaBoostが成功した分類器である理由を説明するための新しいアプローチを開発する。 2値分類問題に対するトレーニングデータにノイズポイント(ION)の影響の尺度を導入することにより、イオンとテストエラーとの間には強い関係があることを証明した。さらに,基本学習者の反復数や複雑性が増加するにつれて,AdaBoostのIONが減少することを確認した。我々は,AdaBoostの基礎学習者が複雑な状況下で,深い木を含まない一貫した分類器を入手することは不可能であることを確認した。 adaboostを中国市場における実証研究を通じてポートフォリオ管理に適用し,理論的な提案を裏付ける。

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