《Table 4 Comparison of variances of generalization errors表4泛化误差的方差的比较》

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《方差正则化的分类模型选择准则》

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另一方面，对比了每一组数据下的分类器所产生的泛化误差的方差大小之间的差异，结果见表4，在数据1的1 000次模拟中，每一次将3个分类器产生的泛化误差的方差中相比最小的选出，则3个分类器下泛化误差的方差最小的次数分别有190、322和488，而此时本文的目标分类器就是次数最多的SVM；同样在数据2～4上，SVM产生的泛化误差的方差小于其他分类器产生的泛化误差的方差的次数均最多。发现，在数据3上希望被选择的目标分类器的泛化误差的方差小于其他分类器的次数是最多的，而此时使用本文构造的新准则能够很大程度地提高选中该目标分类器的次数，也就是说，因为此时目标分类器产生的泛化误差的方差更小，所以使用新准则提高了模型选中该分类器的概率，然而如果忽略方差信息，即仅根据泛化误差进行判别，就可能导致选中并不合适的分类器或者说降低了目标分类器被选的概率。