KRAUS, David a Marco STEFANUCCI. Classification of functional fragments by regularized linear classifiers with domain selection. Biometrika. Oxford: Oxford Univ Press, roč. 106, č. 1, s. 161-180. ISSN 0006-3444. doi:10.1093/biomet/asy060. 2019.
Další formáty:   BibTeX LaTeX RIS
Základní údaje
Originální název Classification of functional fragments by regularized linear classifiers with domain selection
Autoři KRAUS, David (203 Česká republika, garant, domácí) a Marco STEFANUCCI (380 Itálie).
Vydání Biometrika, Oxford, Oxford Univ Press, 2019, 0006-3444.
Další údaje
Originální jazyk angličtina
Typ výsledku Článek v odborném periodiku
Obor 10103 Statistics and probability
Stát vydavatele Velká Británie a Severní Irsko
Utajení není předmětem státního či obchodního tajemství
WWW Full Text
Impakt faktor Impact factor: 1.632
Kód RIV RIV/00216224:14310/19:00107190
Organizační jednotka Přírodovědecká fakulta
Doi http://dx.doi.org/10.1093/biomet/asy060
UT WoS 000460615100013
Klíčová slova anglicky Classification; Conjugate gradients; Domain selection; Functional data; Partial observation; Regularization; Ridge method
Štítky rivok
Příznaky Mezinárodní význam, Recenzováno
Změnil Změnila: Mgr. Marie Šípková, DiS., učo 437722. Změněno: 10. 3. 2020 13:27.
Anotace
We consider classification of functional data into two groups by linear classifiers based on one-dimensional projections of functions. We reformulate the task of finding the best classifier as an optimization problem and solve it by the conjugate gradient method with early stopping, the principal component method, and the ridge method. We study the empirical version with finite training samples consisting of incomplete functions observed on different subsets of the domain and show that the optimal, possibly zero, misclassification probability can be achieved in the limit along a possibly nonconvergent empirical regularization path. We propose a domain extension and selection procedure that finds the best domain beyond the common observation domain of all curves. In a simulation study we compare the different regularization methods and investigate the performance of domain selection. Our method is illustrated on a medical dataset, where we observe a substantial improvement of classification accuracy due to domain extension.
Návaznosti
GJ17-22950Y, projekt VaVNázev: Statistická inference pro složité náhodné procesy v ekonometrickém modelování
Investor: Grantová agentura ČR, Statistická inference pro složité náhodné procesy v ekonometrickém modelování
VytisknoutZobrazeno: 29. 3. 2024 11:17