최적 의사결정 트리의 통계적 최적성
이 논문은 전역 최적 경험적 위험 최소화(ERM) 의사결정 트리의 통계적 성능을 고차원 회귀와 분류 설정에서 체계적으로 분석한다. 저자는 트리의 잎 수 L에 대한 샤프한 오라클 부등식을 제시하고, 새로운 경험적 로컬 라머시안 복잡도 기법을 이용해 균일 수렴을 증명한다. 또한 희소성, 이방성 매끄러움, 공간적 이질성을 동시에 포괄하는 PSHAB 함수 공간 위에서 최소극대(minimax) 최적 수렴률을 도출한다. 서브가우시안 가정뿐 아니라 중량 꼬…
저자: Zineng Xu, Subhro Ghosh, Yan Shuo Tan
본 연구는 전역 최적 경험적 위험 최소화(ERM) 의사결정 트리가 최근 계산적으로 실현 가능해짐에 따라, 그 통계적 성능을 고차원 회귀와 이진 분류 두 영역에서 포괄적으로 분석한다. 논문은 먼저 문제 설정을 명확히 정의한다. 입력 공간은
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