May, 2024
基于特征的性能预测模型的泛化能力研究：基准测试的统计分析
Generalization Ability of Feature-based Performance Prediction Models: A Statistical Analysis across Benchmarks
Ana Nikolikj, Ana Kostovska, Gjorgjina Cenikj, Carola Doerr, Tome Eftimov
TL;DR该研究通过对各种基准套件的算法性能预测模型的泛化能力进行考察，比较问题集合的统计相似性和基于探索性景观分析特征的性能预测模型的准确性，我们发现这两个指标之间存在着正相关关系。具体来说，当训练和测试套件之间的高维特征值分布缺乏统计显著性时，模型往往能够很好地进行泛化，即测试误差与训练误差处于同一范围内。两个实验证实了这些发现：一个涉及标准基准套件 BBOB 和 CEC 集合，另一个使用了五个由 BBOB 问题实例的仿射组合构成的集合。