Fugu-MT 論文翻訳(概要): Bagging Provides Assumption-free Stability

論文の概要: Bagging Provides Assumption-free Stability

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2301.12600v2
Date: Mon, 24 Apr 2023 03:24:13 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-04-25 21:17:41.236946
Title: Bagging Provides Assumption-free Stability
Title（参考訳）: Baggingが見積もり不要の安定性を提供
Authors: Jake A. Soloff, Rina Foygel Barber, Rebecca Willett
Abstract要約: バギングは、機械学習モデルを安定化するための重要なテクニックである。本稿では,任意のモデルに対するバギングの安定性に関する有限サンプル保証を導出する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 19.79445334031092
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: Bagging is an important technique for stabilizing machine learning models. In this paper, we derive a finite-sample guarantee on the stability of bagging for any model. Our result places no assumptions on the distribution of the data, on the properties of the base algorithm, or on the dimensionality of the covariates. Our guarantee applies to many variants of bagging and is optimal up to a constant. Empirical results validate our findings, showing that bagging successfully stabilizes even highly unstable base algorithms.
Abstract（参考訳）: バギングは機械学習モデルを安定化するための重要なテクニックである。本稿では,任意のモデルに対するバギングの安定性に関する有限サンプル保証を導出する。この結果から,データの分布,基本アルゴリズムの特性,あるいは共変数の次元性に関する仮定は得られない。我々の保証は多くの種類の袋に当てはまり、定数まで最適である。実験の結果,バグングは極めて不安定なベースアルゴリズムの安定化に有効であった。

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