使用经验铰链损失指数加权的高维稀疏分类
统计方法学
2024-10-02 v2
摘要
本研究解决高维二分类问题。我们提出的解决方案采用基于指数权重和经验铰链损失的聚合技术。通过使用合适的稀疏诱导先验分布，我们证明了我们的方法在预测误差上产生了良好的理论结果。通过利用基于梯度的采样方法——Langevin Monte Carlo，实现了过程的高效性。为了展示我们方法的有效性，我们在模拟数据和真实数据集上与逻辑Lasso进行了比较。我们的方法通常表现出优于逻辑Lasso的性能。
引用
@article{arxiv.2312.12952,
title = {High-dimensional sparse classification using exponential weighting with empirical hinge loss},
author = {The Tien Mai},
journal= {arXiv preprint arXiv:2312.12952},
year = {2024}
}