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基于截断Pinball损失的支持向量机多类别概率估计
1
作者
刘恒源
倪中新
陆贵斌
《计算机应用与软件》
北大核心
2023年第5期297-304,共8页
SVM对训练样本中的噪声非常敏感,因此在概率估计准确性上还存在改进空间。针对这一问题,提出一种稳健非凸的截断Pinball损失,作为Hinge和Pinball损失的广义形式,截断Pinball损失具有稀疏性和噪声鲁棒性,可以有效地降低异常点对损失函数...
SVM对训练样本中的噪声非常敏感,因此在概率估计准确性上还存在改进空间。针对这一问题,提出一种稳健非凸的截断Pinball损失,作为Hinge和Pinball损失的广义形式,截断Pinball损失具有稀疏性和噪声鲁棒性,可以有效地降低异常点对损失函数的影响。基于该损失,T-Pin-SVM模型被开发并用于多类别的概率估计。理论研究表明,T-Pin-SVM模型具有Fisher一致性。数值分析表明,相对Hinge和Pinball损失的SVM模型,T-Pin-SVM在概率估计任务中的准确性上具有较强竞争力。另外,概率估计结合分类规则可提供分类结果,因此T-Pin-SVM在分类准确性上也有一定提升。
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关键词
SVM
截断pinball
概率估计
非凸优化
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职称材料
题名
基于截断Pinball损失的支持向量机多类别概率估计
1
作者
刘恒源
倪中新
陆贵斌
机构
上海大学经济学院
出处
《计算机应用与软件》
北大核心
2023年第5期297-304,共8页
文摘
SVM对训练样本中的噪声非常敏感,因此在概率估计准确性上还存在改进空间。针对这一问题,提出一种稳健非凸的截断Pinball损失,作为Hinge和Pinball损失的广义形式,截断Pinball损失具有稀疏性和噪声鲁棒性,可以有效地降低异常点对损失函数的影响。基于该损失,T-Pin-SVM模型被开发并用于多类别的概率估计。理论研究表明,T-Pin-SVM模型具有Fisher一致性。数值分析表明,相对Hinge和Pinball损失的SVM模型,T-Pin-SVM在概率估计任务中的准确性上具有较强竞争力。另外,概率估计结合分类规则可提供分类结果,因此T-Pin-SVM在分类准确性上也有一定提升。
关键词
SVM
截断pinball
概率估计
非凸优化
Keywords
SVM
Truncated
pinball
Probability estimation
Non-convex optimization
分类号
TP3 [自动化与计算机技术—计算机科学与技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于截断Pinball损失的支持向量机多类别概率估计
刘恒源
倪中新
陆贵斌
《计算机应用与软件》
北大核心
2023
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