arXiv stat.ML· Sanjeeb Dash, Soumyadip Ghosh, Joao Goncalves, Mark S. Squillante·· 18 天前AI 评分25
稀疏整数规划训练学习模型的分布鲁棒正则化
Distributionally Robust Regularization of Sparse Integer Programming Trained Learning Models
AI 导读
研究人员提出将分布鲁棒优化（DRO）正则化扩展至混合整数稀疏规划，以替代计算昂贵的交叉验证来平衡模型稀疏性与预测精度。该方法提供了与公式稀疏参数相关的统计保证，并在使用特征值规则集构建可解释二分类模型的场景中展示了实际应用。
来源：arXiv stat.ML · arxiv.org