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经典机器学习模型在表格数据上表现出幂律缩放
一项新近发表在arXiv上的研究对经典机器学习模型在表格数据上的表现进行了基准测试，结果表明幂律能够准确描述各种数据集和模型家族的学习曲线。研究发现，在分类任务中，树集成模型（特别是Boosting和Random Forest）在完整数据上表现最佳。值得注意的是，模型家族内的指数表现出近似的共同特征，这表明在一定程度上存在可预测的压缩性，尽管并非普遍适用。研究还强调，即使在固定的随机状态下，实现结果也存在显著差异，这表明了预处理和缺失…
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新框架通过稀疏装袋压缩集成模型
一篇新的研究论文介绍了一种名为 Simplex-Constrained Sparse Bagging (SCSB) 的新颖框架，该框架旨在压缩和校准基于自举法的装袋集成。SCSB 通过优化以减少袋外 (OOB) 损失来解决标准装袋方法的局限性，从而根据基础估计器的局部能力为其分配不同的投票权重。这种方法可以实现显著的集成压缩，最高可达 96%，从而在不牺牲泛化准确性的情况下提高推理速度并改善概率校准。