模型误设回归中的符号博弈：方差自适应性与最优近似

符号博弈回归在模型误设的有界回归场景中，基于条件均值的 L1 距离实现了高概率 L1 神谕不等式，并在可实现情况下自适应于平均条件方差。理论证明该算法在适度学习中达成了最优的泛逼近因子 3，且没有任何适度学习器能突破该理论下界。分析结果已拓展至无限函数类，并在合成与真实模型选择任务中得到验证。