为了解决过拟合问题,并降低估计量的方差(若存在严格多重共线性,则 OLS 方差无穷大),常使用“惩罚回归”(penalized regression),即在 OLS 的目标函数(残差平方和)之外,再加上一个惩罚项,惩罚太大的回归系数。 正如LASSO的全称“Least Absolute Shrinkage and Selection Operator”所示,lasso是一种“筛选算子”(select...
惩罚回归(Penalized regression)包含一个约束，即选择回归系数使残差平方和和最小，加上惩罚项，惩罚项的...
penalized包执行lasso (L1) 和ridge (L2)惩罚回归模型(penalized regression models)(http://cran.r-project.org/web/packages/penalized/index.html)。pamr包执行缩小重心分类法(shrunken centroids classifier)(http://cran.r-project.org/web/packages/pamr/index.html)。earth包可做多元自适应样条回归(multivariate...
近年来回归分析中的一个重大突破是引入了正则化回归(regularized regression)的概念,而最受关注和广泛应用的正则化回归是1996年由现任斯坦福教授的Robert Tibshirani提出的LASSO回归。LASSO回归最突出的优势在于通过对所有变量系数进行回归惩罚(penalized regression),使得相对不重要的独立变量系数变为0,从而排除在建模之外。
Bridge regression, a special family of penalized regressions of a penalty function Sigma \\beta(j)\\(gamma) with gamma greater than or equal to 1, is considered. A general approach to solve for the bridge estimator is developed. A new algorithm for the lasso (gamma = 1) is obtained by...
近年来回归分析中的一个重大突破是引入了正则化回归(regularized regression)的概念, 而最受关注和广泛应用的正则化回归是1996年由现任斯坦福教授的Robert Tibshirani提出的LASSO回归。LASSO回归最突出的优势在于通过对所有变量系数进行回归惩罚(penalized regression), 使得相对不重要的独立变量系数变为0,从而排除在建模之外...
使用BIC 选择Lasso惩罚参数。作为一种“惩罚回归”(penalized regression),在进行Lasso估计时,需要选择惩罚参数(penalty parameter)。在Stata 16中,可使用交叉验证(cross-validation)、适应性方法(adaptive method)或代入法(plugin)来选择惩罚参数。 在Stata 17中,新增了选择项 “selection(bic)”,可使用 “贝叶斯信息准...
penalized regressionThe pattern of zero entries in the inverse covariance matrix of a multivariate normal distribution corresponds to conditional independence ... N Meinshausen,Buehlmann, Peter - 《Annals of Statistics》 被引量: 4288发表: 2006年 Penalized Methods for Bi-level Variable Selection This ...
penalized regression太多了，上面提到的都是比较popular的方法了。
In a high dimensional linear predictive regression where the number of potential predictors can be larger than the sample size, we consider using LASSO, a popular L1-penalized regression method, to estimate the sparse coefficients when many unit root regressors are present. Consistency of LASSO relie...