预印本前沿

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Precise Asymptotics of Bagging Regularized M-estimators

Takuya Koriyama · Pratik Patil · Jin-Hong Du · Kai Tan · Pierre C. Bellec首次提交 2024-09-23 · 修订 2025-09-27 · v3arXiv预印本

Bagging 正则化 M 估计量的精确渐近理论AI 解读

We characterize the squared prediction risk of ensemble estimators obtained through subagging (subsample bootstrap aggregating) regularized M-estimators and construct a consistent estimator for the risk. Specifically, we consider a heterogeneous collection of $M \ge 1$ regularized M-estimators, each trained with (possibly different) subsample sizes, convex differentiable losses, and convex regularizers. We operate under the proportional asymptotics regime, where the sample…We characterize the squared prediction risk of ensemble estimators obtained through subagging (subsample bootstrap aggregating) regularized M-estimators and construct a consistent estimator for the risk. Specifically, we consider a heterogeneous collection of $M \ge 1$ regularized M-estimators, each trained with (possibly different) subsample sizes, convex differentiable losses, and convex regularizers. We operate under the proportional asymptotics regime, where the sample…

正则化与变量选择 Bootstrap 与重抽样

关联记录被引 0 次 ↗OpenAlex · 核验 2026-10-16

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