Аннотация:
Данная статья посвящена проблеме вычисления точной верхней оценки функционалов обобщающей способности семейства одномерных пороговых решающих правил. Исследуется алгоритм, решающий поставленную задачу, полиномиальный по общему числу объектов выборки и по объему обучающей выборки. Доказывается теорема для вычисления оценки функционала ожидаемой переобученности семейства и оценки частоты ошибок метода минимизации эмпирического риска на контрольной выборке. Проводится сравнение точных оценок, вычисленных с помощью теоремы, с известными ранее быстро вычислимыми верхними оценками с целью оценить порядки их завышенности и выявить те оценки, которые можно было бы использовать в реальных задачах.
Исследование выполнено при финансовой поддержке гранта
Правительства РФ для государственной поддержки научных исследований,
проводимых под руководством ведущих ученых (соглашение № 075-15-2019-1926).
Статья представлена к публикации членом редколлегии:А. И. Михальский
Поступила в редакцию: 29.06.2020 После доработки: 09.12.2020 Принята к публикации: 15.01.2021
Образец цитирования:
Ш. Х. Ишкина, Ш. Х. Ишкина, К. В. Воронцов, “Исследование завышенности оценок переобучения пороговых решающих правил”, Автомат. и телемех., 2021, № 5, 151–168; Autom. Remote Control, 82:5 (2021), 863–876
Huazhou Chen, Lili Xu, Jie Gu, Fangxiu Meng, Hanli Qiao, “A quasi-qualitative strategy for FT-NIR discriminant prediction: Case study on rapid detection of soil organic matter”, Chemometrics and Intelligent Laboratory Systems, 224 (2022), 104547
Alolaiyan H., Alshehri H.A., Mateen M.H., Pamucar D., Gulzar M., “A Novel Algebraic Structure of (Alpha, Beta)-Complex Fuzzy Subgroups”, Entropy, 23:8 (2021), 992