标签
本文提出一种新的非对称鲁棒有界稀疏平滑（aR）损失函数，用于l1范数惩罚的几何孪生支持向量机（aRSGTSVM），以处理带有标签噪声和特征噪声的分类与回归任务，实现特征选择并提高鲁棒性。在合成数据集、UCI数据集以及中国股市指数跟踪上的实验表明了其优越性。