Czasopismo
Tytuł artykułu
Autorzy
Warianty tytułu
Various Regularization Issues of Regression
Języki publikacji
Abstrakty
Problem regularyzacji został w różny sposób rozwiązany w nieklasycznych metodach regresji. Celem tego artykułu jest przedstawienie przykładowych rozwiązań tego zagadnienia w wybranych nieparametrycznych metodach regresji, takich jak: metoda krzywych sklejanych, MARS i MART.(fragment tekstu)
It is well known in statistics, that fitting the training data too well can increase prediction risk on the future predictions. In other words too large flexibility of the regression function would cause a learner to overfit the data, i.e. the learner would be able to model the noise in the data as well as the generating process and it leads to poor generalization. The process of finding the balance between minimizing the training error and controlling capacity is called regularization. The paper presents the issue and gives two examples of regularization technique in case of MARS and MART.(original abstract)
Rocznik
Strony
139--150
Opis fizyczny
Twórcy
autor
- Akademia Ekonomiczna im. Karola Adamieckiego w Katowicach
Bibliografia
- Cherkassky V., Mulier F.: Learning from Data - Concepts, Theory, and Methods. John Wiley & Sons, Inc., New York 1998.
- Friedman J.H.: Multivariate Adaptive Regression Splines. "Annals of Statistics" 1991, 19, pp. 1-141.
- Friedman J.H.: Greedy Function Approximation: A Gradient Boosting Machine. Technical report, Dept. of Statistics, Stanford University, 1999.
- Friedman J.H.: Stochastic Gradient Boosting. Technical report, Dept. of Statistics, Stanford University, 1999.
- Harrison D., Rubinfeld D.L.: Hedonic Prices and the Demand for Clean Air. "Journal of Environmental Economics and Management 8" 1978.
- Hastie T., Tibshirani R., Friedman J.H.: The Elements of Statistical Learning. Springer-Verlag, New York 2001.
- Koronacki J., Ćwik J.: Statystyczne systemy uczące się. Wydawnictwo Naukowo-Techniczne, Warszawa 2005.
- Trzęsiok J.: Wybrane nieparametryczne metody regresji i ich zastosowania. W: Klasyfikacja i analiza danych - teoria i zastosowania. Red. K. Jajuga, M. Walesiak. "Taksonomia 11" 2004, nr 1022, s. 107-115.
- Trzęsiok J.: Metoda krzywych składanych w budowie modelu regresyjnego. Zeszyty Naukowe, nr 36, Katowice 2005, s. 171-182.
Typ dokumentu
Bibliografia
Identyfikatory
Identyfikator YADDA
bwmeta1.element.ekon-element-000171225129