【摘 要】
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It is well-known that model combination can improve prediction performance of regression model.We investigate the model combination of Support Vector Regression (SVR) with regularization path in this
【机 构】
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School of Computer and Information Technology,Northeast Petroleum University,Daqing,China;Center for
【出 处】
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2014全国理论计算机科学学术年会
论文部分内容阅读
It is well-known that model combination can improve prediction performance of regression model.We investigate the model combination of Support Vector Regression (SVR) with regularization path in this paper.We first define Le-risk of SVR,and prove that SVR regularization path leads to at least one Le-risk consistent fitted model.Then we establish the Le-risk consistency for convex combination of SVR base fitted model,which gives the mathematical justification for model combination of SVR on regularization path.We then propose an effective method for Beyesian model combination of SVR for improving prediction performance,the inherent piecewise linearity of SVR regularization path makes the construction of the candidate model set simple and efficient.Theoretical analysis and experimental results suggest the feasibility of the proposed method.
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