使用凸代理损失最小化误分类错误率
机器学习
2012-07-03 v1 机器学习
摘要
我们仔细研究了最小化凸代理损失函数与最小化线性预测器二分类问题的误分类错误率之间的关系。特别地，我们证明在所有凸代理损失中，铰链损失在所有凸损失函数中给出了关于最佳可能边际错误率的线性预测器误分类错误率的最优界限。我们还为特定的凸代理提供了下界，展示了不同常用损失函数在性质上的差异。
引用
@article{arxiv.1206.6442,
title = {Minimizing The Misclassification Error Rate Using a Surrogate Convex Loss},
author = {Shai Ben-David and David Loker and Nathan Srebro and Karthik Sridharan},
journal= {arXiv preprint arXiv:1206.6442},
year = {2012}
}
备注
Appears in Proceedings of the 29th International Conference on Machine Learning (ICML 2012)