Факультет управления и прикладной математики, Московский физико-технический институт (государственный университет), 141700, Россия, Московская область, г. Долгопрудный, Институтский переулок, 9

ivan.guzz@gmail.com

Аннотация. Значительная часть задач классификации, в частности, задачи медицинской диагностики и биоинформатики, естественным образом сводятся к изучаемому в данной статье поиску оптимальных порогов для действительнозначных признаков. В ней приводятся комбинаторные верхняя и нижняя оценки функционала полного скользящего контроля (CCV) для одномерной задачи бинарной классификации. В качестве семейства алгоритмов рассматриваются монотонные пороговые классификаторы, учитывающие веса объектов при настройке. Обосновывается вычислительная процедура для расчета оценок CCV с полиномиальной от количества объектов сложностью. Эта процедура используется для выделения шумовых объектов, исключение которых из обучения приводит к уменьшению верхней оценки CCV.

Ключевые слова: задачи бинарной классификации, точные оценки полного скользящего контроля, исключение шумовых объектов.