实用分类器验证的若干理论
机器学习
2015-10-12 v1 机器学习
摘要
我们比较并对比了两种在利用所有样本内数据进行训练的同时验证已训练分类器的方法。一种是对有组织假设集的同步验证（SVOOSH），即始于VC理论的著名方法。另一种是保留与差距法（WAG）。WAG保留一个验证集，在剩余数据上训练一个留出分类器，使用验证数据验证该分类器，然后加上留出分类器与使用所有样本内数据训练的分类器之间的不一致率，该不一致率是错误率差异的上界。我们表明，复杂的假设类与有限的训练数据可使WAG成为一种有利的替代方案。
引用
@article{arxiv.1510.02676,
title = {Some Theory For Practical Classifier Validation},
author = {Eric Bax and Ya Le},
journal= {arXiv preprint arXiv:1510.02676},
year = {2015}
}