Lineare Regression mit minimaler Norm unter Kovarianzverschiebung: Theoretische Analyse und empirische Erkenntnisse

Wir liefern die erste nichtasymptotische, instanzenbezogene Analyse des Minimum-Norm-Interpolators (MNI) unter Kovarianzverschiebung in hochdimensionalen linearen Modellen. Wir zeigen eine Taxonomie von vorteilhaften und schädlichen Kovarianzverschiebungen, die davon abhängen, ob wir uns in einem mild oder stark überparametrisierten Regime befinden.