ロジスティック回帰の最尤推定器の誤差率を改善最小最大最適推定器を提案

arXiv stat.ML ・ 2026-08-18

原題: Minimax Optimal Estimator and Improved Error Rate for the MLE in Logistic Regression with Gaussian Design

AI による要約

ガウス設計下のロジスティック回帰における最尤推定器（MLE）の誤差率を改善し、最小最大最適推定器を提案した。パラメータノルム R に対し、MLE のノルム推定誤差を従来の O(√(R³d/n)) から O(√(R³/n) + R²d/n) に向上。最小最大下界も Ω(√(R³/n)) を示した。

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