Fugu-MT 論文翻訳(概要): An integrated perspective of robustness in regression through the lens of the bias-variance trade-off

論文の概要: An integrated perspective of robustness in regression through the lens of the bias-variance trade-off

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.10418v1
Date: Mon, 15 Jul 2024 03:47:16 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-07-16 16:20:45.775397
Title: An integrated perspective of robustness in regression through the lens of the bias-variance trade-off
Title（参考訳）: 偏差トレードオフレンズによるレグレッションにおけるロバストネスの総合的視点
Authors: Akifumi Okuno,
Abstract要約: 本稿では, 従来の外乱耐性の頑健な推定と, 仮想データセットの摂動に抵抗するパラメータ推定に焦点をあてる頑健な最適化の関係について検討する。どちらも堅牢な方法とみなされるが、これらの概念はバイアス分散トレードオフを示し、大まかに逆戦略に従うことを示している。
参考スコア（独自算出の注目度）: 3.0277213703725767
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: This paper presents an integrated perspective on robustness in regression. Specifically, we examine the relationship between traditional outlier-resistant robust estimation and robust optimization, which focuses on parameter estimation resistant to imaginary dataset-perturbations. While both are commonly regarded as robust methods, these concepts demonstrate a bias-variance trade-off, indicating that they follow roughly converse strategies.
Abstract（参考訳）: 本稿では,レグレッションにおけるロバスト性に関する総合的な視点を示す。具体的には、従来の外乱耐性の頑健な推定と、虚構的データセットの摂動に抵抗するパラメータ推定に焦点を当てた頑健な最適化の関係について検討する。どちらも堅牢な方法とみなされるが、これらの概念はバイアス分散トレードオフを示し、大まかに逆戦略に従うことを示している。

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