м-оценка для непрерывных значений - PullRequest
1 голос
/ 28 мая 2009

Я создаю собственное дерево регрессии и хочу использовать m-оценку для сокращения.

Кто-нибудь знает, как рассчитать это?

http://www.ailab.si/blaz/predavanja/UISP/slides/uisp07-RegTrees.ppt может помочь (слайд 12, как должен выглядеть Эм?)

1 Ответ

2 голосов
/ 29 мая 2009

Есть много м-оценок. Все они сводятся к тому, чтобы пересмотреть вашу проблему оценки как проблему минимизации. Если вы используете квадратичную ошибку в качестве функции, которую минимизируете, вы просто получаете среднее значение выборки. Если вы используете абсолютное значение ошибки, вы получите медиану выборки. Идея состоит в том, чтобы использовать функцию, которая является компромиссом между этими двумя, чтобы получить некоторую эффективность среднего значения и некоторую устойчивость медианы.

После того, как вы выбрали свою функцию, поиск m-оценки - просто проблема оптимизации. Таким образом, ваш вопрос действительно сводится к поиску программного обеспечения для оптимизации. Если ваша задача оптимизации выпуклая (и вы можете выбрать свой m-оценщик так, чтобы проблема была выпуклой), то существует множество высококачественных программ.

Добро пожаловать на сайт PullRequest, где вы можете задавать вопросы и получать ответы от других членов сообщества.
...