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Annals of the institute of mathematical statistics (2006) 619-633
On the kernel rule for function classification
Christophe Abraham 1, Gérard Biau 2, 3, Benoît Cadre 4
(2006)

Let X be a random variable taking values in a function space F, and let Y be a discrete random label with values 0 and 1. We investigate asymptotic properties of the moving window classification rule based on independent copies of the pair (X, Y ). Contrary to the finite dimensional case, it is shown that the moving window classifier is not universally consistent in the sense that its probability of error may not converge to the Bayes risk for some distributions of (X, Y ). Sufficient conditions both on the space F and the distribution of X are then given to ensure consistency.
1 :  Analyse des Systèmes et Biométrie (ASB)
Institut national de la recherche agronomique (INRA) : UR0729
2 :  Laboratoire de Probabilités et Modèles Aléatoires (LPMA)
CNRS : UMR7599 – Université Pierre et Marie Curie [UPMC] - Paris VI – Université Paris VII - Paris Diderot
3 :  Laboratoire de Statistique Théorique et Appliquée (LSTA)
Université Pierre et Marie Curie [UPMC] - Paris VI
4 :  Institut de Recherche Mathématique de Rennes (IRMAR)
CNRS : UMR6625 – Université de Rennes 1 – École normale supérieure de Cachan - ENS Cachan – Institut National des Sciences Appliquées (INSA) : - RENNES – Université de Rennes II - Haute Bretagne
Mathématiques/Statistiques

Statistiques/Théorie
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