Vi studerar förluster för binär klassificering och klasssannolikhet uppskattning och utökar förståelsen av dem från marginalförluster till allmänna sammansatta förluster som är sammansättningen av en korrekt förlust med en länkfunktion. Vi karakteriserar när marginalförluster kan vara korrekta sammansatta förluster, tydligt visa hur man kan fastställa en symmetrisk förlust i sin helhet från hälften av en av sina partiella förluster, införa en inneboende parametrisering av sammansatta binära förluster och ge en fullständig karakterisering av förhållandet mellan korrekta förluster och "klassificering kalibrerade" förluster. Vi överväger också frågan om "bästa" surrogat binär förlust. Vi introducerar en exakt uppfattning om "bästa" och visar att det finns situationer där två konvexa surrogatförluster är onämnbara. Vi ger en fullständig uttrycklig karakterisering av konvexiteten hos sammansatta binära förluster i termer av länkfunktionen och viktfunktionen i samband med korrekt förlust som utgör den sammansatta förlusten. Denna karakterisering föreslår nya sätt att "överraskning". Slutligen, i en bilaga presenterar vi några nya algoritm-oberoende resultat på förhållandet mellan riktighet, konvexitet och robusthet till felklassificering buller för binära förluster och visar att alla konvexa korrekta förluster är icke-robust till felklassificering buller.
Mer nyligen, Reid och Williamson REF analyserade kalibreringen av en allmän familj av surrogat som kallas korrekt sammansatta surrogat för binär klassificering.
Composite Binary Losses
{'venue': None, 'journal': 'arXiv: Machine Learning', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}