Оглавление
Эмпирическая минимизация риска
-
Основы эмпирической минимизации риска
- Эмпирическая минимизация риска – это метод машинного обучения для выбора гипотезы, минимизирующей эмпирический риск.
- Риск определяется как математическое ожидание функции потерь, а эмпирический риск – как среднее значение функции потерь по обучающей выборке.
-
Применение и свойства
- Байесовский классификатор минимизирует риск, определенный с помощью функции потерь 0-1.
- Эмпирический принцип минимизации риска требует выбора гипотезы, минимизирующей эмпирический риск для заданного класса гипотез.
- Свойства минимизации эмпирического риска зависят от класса функций и предположений о распределении.
-
Нижние границы производительности
- Можно показать нижние границы производительности алгоритмов, если не делать предположений о распределении.
- Алгоритмы могут обеспечить асимптотически оптимальную производительность, но конечная выборка всегда будет иметь низкую производительность для некоторых распределений.
-
Вычислительная сложность
- Эмпирическая минимизация риска для задач классификации с функцией потерь 0-1 является NP-сложной задачей.
- Алгоритмы машинного обучения решают эту проблему, используя выпуклую аппроксимацию функции потерь или допущения о распределении данных.
-
Наклонная эмпирическая минимизация риска
- Наклонная эмпирическая минимизация риска – это метод, который динамически регулирует вес точек данных во время обучения.
- Этот метод полезен в сценариях с несбалансированными данными или для акцентирования ошибок в определенных частях пространства прогнозирования.