核范数惩罚多项回归及其在预测棒球击球结果中的应用
机器学习
2025-06-09 v1
摘要
我们提出核范数惩罚作为岭惩罚的替代方案，用于正则化多项回归。这种降秩多项回归的凸松弛具有利用响应类别间潜在结构以做出更好预测的优势。我们将我们的方法，即核范数惩罚多项回归（NPMR），应用于美国职业棒球大联盟的逐场逐打数据，基于击球手-投手对决来预测结果概率。结果的解释与领域专业知识吻合良好，并且提出了关于球员差异性的新颖理解。
引用
@article{arxiv.1706.10272,
title = {Nuclear penalized multinomial regression with an application to predicting at bat outcomes in baseball},
author = {Scott Powers and Trevor Hastie and Robert Tibshirani},
journal= {arXiv preprint arXiv:1706.10272},
year = {2025}
}