《Table 2 Results of variance simulations表2方差模拟结果》

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《方差正则化的分类模型选择准则》

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观察表2可以看出，6个分类器中只有在使用最小二乘作为分类器时得到的样本方差估计大于真实方差（这可能是由于最小二乘方法从严格意义上来说并不是一个真正的分类器），其他分类器上均低估了真实方差，有的分类器低估的程度还比较严重，如支持向量机的真实方差为0.000 823 145 9，而样本方差仅为0.000 411 350 0，只有真实方差的一半，严重低估了真实方差，这说明用样本方差来估计真实方差是激进的；另一方面，比较真实方差和式（5）得到的方差估计两列，可以看出方差估计均大于真实方差，即式（5）得到的方差估计是真实方差的保守估计，于是在基于方差正则化准则式（6）做模型选择时使用此方差估计较之样本方差更保守，得到的模型选择结果更值得信赖。因此，在下面的实验中，采用式（5）的方差估计进行模型选择。