Конструктивные оценки полного скользящего контроля для пороговой классификации

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.