論文の概要: Revisiting Agnostic Boosting

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.09384v1
• Date: Wed, 12 Mar 2025 13:29:33 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-13 15:35:14.258289
• Title: Revisiting Agnostic Boosting
• Title（参考訳）: 不可知的なブースティングを再考する
• Authors: Arthur da Cunha, Mikael Møller Høgsgaard, Andrea Paudice, Yuxin Sun,
• Abstract要約: サンプルの複雑さを大幅に改善した新しい非依存的ブースティングアルゴリズムを提案する。 提案手法により得られた誤差率を対数係数に最適化する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.913672545578391
• License:
• Abstract: Boosting is a key method in statistical learning, allowing for converting weak learners into strong ones. While well studied in the realizable case, the statistical properties of weak-to-strong learning remains less understood in the agnostic setting, where there are no assumptions on the distribution of the labels. In this work, we propose a new agnostic boosting algorithm with substantially improved sample complexity compared to prior works under very general assumptions. Our approach is based on a reduction to the realizable case, followed by a margin-based filtering step to select high-quality hypotheses. We conjecture that the error rate achieved by our proposed method is optimal up to logarithmic factors.
• Abstract（参考訳）: ブースティングは統計的学習において重要な方法であり、弱い学習者を強い学習者に変換することができる。 実現可能なケースではよく研究されているが、弱強学習の統計的性質は、ラベルの分布に仮定が存在しないような不可知的な環境では理解されていない。 そこで本研究では,本研究で提案するサンプルの複雑さを極めて一般の前提下での先行研究と比較して大幅に改善した,新しい非依存的ブースティングアルゴリズムを提案する。 我々のアプローチは、実現可能なケースの削減と、高品質な仮説を選択するためのマージンベースのフィルタリングのステップに基づいている。 提案手法により得られた誤差率を対数係数に最適化する。

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