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摘要
SVM对训练样本中的噪声非常敏感，因此在概率估计准确性上还存在改进空间。针对这一问题，提出一种稳健非凸的截断Pinball损失，作为Hinge和Pinball损失的广义形式，截断Pinball损失具有稀疏性和噪声鲁棒性，可以有效地降低异常点对损失函数的影响。基于该损失，T-Pin-SVM模型被开发并用于多类别的概率估计。理论研究表明，T-Pin-SVM模型具有Fisher一致性。数值分析表明，相对Hinge和Pinball损失的SVM模型，T-Pin-SVM在概率估计任务中的准确性上具有较强竞争力。另外，概率估计结合分类规则可提供分类结果，因此T-Pin-SVM在分类准确性上也有一定提升。
- 出版日期2023
- 单位上海大学
