Funzione di Huber

La funzione di Huber è una funzione usata in analisi della regressione, che ha la proprietà di essere meno sensibile agli outlier rispetto alla somma dei quadrati residui. Introdotta da Peter Jost Huber nel 1964, è comunemente usata in metodi di regressione quali ricerca di stimatori M e modelli additivi.^[1]

Definizione modifica

Funzione di Huber (verde,

\delta =1

) e somma dei quadrati residui (blu)

La funzione di Huber è quadratica per piccoli valori di $x$ , e lineare per valori più grandi. È definita a tratti come^[2]^[3]

L_{\delta }(x)={\begin{cases}{\frac {1}{2}}{x^{2}}&{\text{per }}|x|\leq \delta ,\\\delta (|x|-{\frac {1}{2}}\delta ),&{\text{altrimenti.}}\end{cases}}

ed è continua e differenziabile nei punti di congiunzione dove $|x|=\delta$ .

Esistono diverse approssimazioni lisce della funzione di Huber.^[4] Una variante comune, nota come pseudo-funzione di Huber, è definita come ^[5]^[6]

L_{\delta }(x)=\delta ^{2}\left({\sqrt {1+(x/\delta )^{2}}}-1\right).

e approssima ${\frac {x^{2}}{2}}$ per valori piccoli di $x$ , e una retta con coefficiente angolare $\delta$ per valori grandi di $x$ .

In problemi di classificazione statistica è usata una variante nota come funzione di Huber modificata, definita come

L(y,f(x))={\begin{cases}\max(0,1-y\,f(x))^{2}&{\textrm {per}}\,\,y\,f(x)\geq -1,\\-4y\,f(x)&{\textrm {altrimenti.}}\end{cases}}

dove $f(x)$ è la predizione del classificatore (a valori reali) e $y\in \{+1,-1\}$ è il valore binario della categoria di $x$ .^[7]

Note modifica

^ J. H. Friedman, Greedy Function Approximation: A Gradient Boosting Machine, in Annals of Statistics, vol. 26, n. 5, 2001, pp. 1189–1232, DOI:10.1214/aos/1013203451, JSTOR 2699986.
^ Peter J. Huber, Robust Estimation of a Location Parameter, in Annals of Statistics, vol. 53, n. 1, 1964, pp. 73–101, DOI:10.1214/aoms/1177703732, JSTOR 2238020.
^ Trevor Hastie, Robert Tibshirani e Jerome Friedman, The Elements of Statistical Learning, 2009, p. 349 (archiviato dall'url originale il 26 gennaio 2015). Rispetto a Hastie et al., la funzione perdita è scalata di un fattore pari a ½, per consistenza con la definizione precedente.
^ K. Lange, Convergence of Image Reconstruction Algorithms with Gibbs Smoothing, in IEEE Trans. Med. Imaging, vol. 9, n. 4, 1990, pp. 439–446, DOI:10.1109/42.61759, PMID 18222791.
^ P. Charbonnier, L. Blanc-Feraud, G. Aubert e M. Barlaud, Deterministic edge-preserving regularization in computed imaging, in IEEE Trans. Image Processing, vol. 6, n. 2, 1997, pp. 298–311, DOI:10.1109/83.551699.
^ R. Hartley e A. Zisserman, Multiple View Geometry in Computer Vision, 2ª ed., Cambridge University Press, 2003, p. 619, ISBN 978-0-521-54051-3.
^ Tong Zhang, Solving large scale linear prediction problems using stochastic gradient descent algorithms, ICML, 2004.

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[1] J. H. Friedman, Greedy Function Approximation: A Gradient Boosting Machine, in Annals of Statistics, vol. 26, n. 5, 2001, pp. 1189–1232, DOI:10.1214/aos/1013203451, JSTOR 2699986.

[2] Peter J. Huber, Robust Estimation of a Location Parameter, in Annals of Statistics, vol. 53, n. 1, 1964, pp. 73–101, DOI:10.1214/aoms/1177703732, JSTOR 2238020.

[3] Trevor Hastie, Robert Tibshirani e Jerome Friedman, The Elements of Statistical Learning, 2009, p. 349 (archiviato dall'url originale il 26 gennaio 2015). Rispetto a Hastie et al., la funzione perdita è scalata di un fattore pari a ½, per consistenza con la definizione precedente.

[4] K. Lange, Convergence of Image Reconstruction Algorithms with Gibbs Smoothing, in IEEE Trans. Med. Imaging, vol. 9, n. 4, 1990, pp. 439–446, DOI:10.1109/42.61759, PMID 18222791.

[5] P. Charbonnier, L. Blanc-Feraud, G. Aubert e M. Barlaud, Deterministic edge-preserving regularization in computed imaging, in IEEE Trans. Image Processing, vol. 6, n. 2, 1997, pp. 298–311, DOI:10.1109/83.551699.

[6] R. Hartley e A. Zisserman, Multiple View Geometry in Computer Vision, 2ª ed., Cambridge University Press, 2003, p. 619, ISBN 978-0-521-54051-3.

[zhang-7] Tong Zhang, Solving large scale linear prediction problems using stochastic gradient descent algorithms, ICML, 2004.

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