論文の概要: Bias-Variance Decompositions for Margin Losses

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2204.12155v1
• Date: Tue, 26 Apr 2022 08:45:43 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-04-27 12:37:20.872263
• Title: Bias-Variance Decompositions for Margin Losses
• Title（参考訳）: マージン損失に対するバイアス分散分解
• Authors: Danny Wood and Tingting Mu and Gavin Brown
• Abstract要約: 厳格な凸マージン損失に対して、予測されるリスクは「中央」モデルのリスクに分解されることを示す。 これらの分解は、モデルオーバーフィット/アンダーフィットを理解するための診断ツールを提供する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.574241508860471
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We introduce a novel bias-variance decomposition for a range of strictly convex margin losses, including the logistic loss (minimized by the classic LogitBoost algorithm), as well as the squared margin loss and canonical boosting loss. Furthermore, we show that, for all strictly convex margin losses, the expected risk decomposes into the risk of a "central" model and a term quantifying variation in the functional margin with respect to variations in the training data. These decompositions provide a diagnostic tool for practitioners to understand model overfitting/underfitting, and have implications for additive ensemble models -- for example, when our bias-variance decomposition holds, there is a corresponding "ambiguity" decomposition, which can be used to quantify model diversity.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,ロジスティック損失(古典的なLogitBoostアルゴリズムで最小化される)を含む厳密な凸マージン損失に対する新たなバイアス分散分解と,正方形マージン損失と正準昇降損失について紹介する。 さらに,すべての厳密な凸マージン損失に対して,期待されるリスクは「中央」モデルのリスクと,トレーニングデータの変化に関して機能マージンの変動を定量化する項に分解することを示した。 これらの分解は、モデルオーバーフィッティング/アンダーフィッティングを理解するための診断ツールを提供し、付加的なアンサンブルモデル(例えば、バイアス分散分解が成り立つ場合、モデルの多様性を定量化するために使用できる対応する「あいまいさ」分解がある。

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