Abstrakt. I detta papper undersöker vi ensemblemetoder för regression som hävstång eller "boost" bas regressorer genom att iterativt kalla dem på modifierade prover. Den mest framgångsrika mobiliseringsalgoritmen för klassificering är AdaBoost, en algoritm som kräver endast blygsamma antaganden om basinlärningsmetoden för sina starka teoretiska garantier. Vi presenterar flera gradient nedstigning utnyttja algoritmer för regression och bevisa AdaBoost-stil gränser på deras urval fel med hjälp av intuitiva antaganden på basinlärarna. Vi band komplexiteten av regressionsfunktioner som produceras för att härleda PAC-stil gränser på deras generalisering fel. Experiment bekräftar våra teoretiska resultat.
Dessutom, i REF ), flera lutning nedstigning algoritmer presenteras, och vissa gränser på sina prestationer tillhandahålls.
Boosting Methods for Regression
{'venue': 'Machine Learning', 'journal': 'Machine Learning', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}