MRCpy：极小极大风险分类器库
机器学习
2024-05-30 v4 机器学习
摘要
用于监督分类的库已使机器学习方法的广泛使用成为可能。现有库（如 scikit-learn、caret 和 mlpack）实现了基于经典经验风险最小化（ERM）方法的技术。我们提出一个 Python 库 MRCpy，它基于鲁棒风险最小化（RRM）方法实现极小极大风险分类器（MRC）。该库提供多种 MRC 变体，可提供性能保证、实现高维高效学习并适应分布偏移。MRCpy 遵循面向对象方法，并遵守流行 Python 库（如 scikit-learn）的标准，便于阅读且易用，并可与其他库无缝集成。源代码可在 https://github.com/MachineLearningBCAM/MRCpy 以 GPL-3.0 许可获取。
引用
@article{arxiv.2108.01952,
title = {MRCpy: A Library for Minimax Risk Classifiers},
author = {Kartheek Bondugula and Verónica Álvarez and José I. Segovia-Martín and Aritz Pérez and Santiago Mazuelas},
journal= {arXiv preprint arXiv:2108.01952},
year = {2024}
}