This article introduces lassopack, a suite of programs for regularized regression in Stata. lassopack implements lasso, square-root lasso, elastic net, ridge regression, adaptive lasso and post-estimation OLS. The methods are suitable for the high-dimensional setting where the number of predictors ...
这些都是外部命令,可以使用findit cmdname搜索后下载,亦可直接使用ssc install cmdname, replace直接下载,详情参见「Stata: 外部命令的搜索、安装与使用」。 -help ridgereg// module to compute Ridge Regression Models -help elasticregress//perform elastic net regression, lasso regression, ridge regression,作者自...
With cutting-edge inferential methods, you can make inferences for variables of interest while lassos select control variables for you. You can even account for endogenous covariates. SeeNew in Stata 19to learn about what was added in Stata 19....
lasso回归和岭回归(ridge regression)其实就是在标准线性回归的基础上分别加入 L1 和 L2 正则化(regularization...)=ωTx+b 去拟合一组数据。Lasso回归和岭回归Lasso回归和岭回归的同和异: 相同: 都可以用来解决标准线性回归的过拟合问题。(线性回归也存在过拟合问题) 不同:lasso可以用来做...
Read more about Stata's lasso for inference commands in the Stata Lasso Reference Manual; see [LASSO] Lasso inference intro and [LASSO] Inference examples. See Lasso for Prediction for Stata's other lasso capabilities. See Nonparametric series regression, which can handle situations in which you ...
最初由斯坦福大学统计学教授...(ElasticNet Regression)Lasso物理意义 在高维变量和稀疏性假设的背景下,诞生出Lasso用以解决相关问题。是一种同时进行特征选择和正则化(数学)的回归分析方法,旨在增强统计模型的预测 Group Lasso 简介Lasso(leastabsoluteshrinkageandselectionoperator,又译最小绝对值收敛和选择算子、套索...
在 Stata 16 中,可使用命令teffects估计“处理效应”(treatment effects)模型;而命令lasso则用于估计协变量很多的高维模型。Stata 17则将二者结合起来,其推出的新命令telasso,可估计包含很多协变量的处理效应模型。 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...
真正的竞争通常在于来自受惩罚的Lasso预测的最佳Lasso估计和来自基于plug-in的Lasso的后选择估计之间。在这种情况下,来自基于plug-in的Lasso的后选择估计产生了更好的样本外预测,我们将使用这些结果来预测分数。 弹性网elastic net和岭回归ridge regression 弹性网通过使用更通用的惩罚项扩展了Lasso。最初,使用弹性网的动...
使用Lasso估计处理效应模型。在 Stata 16 中,可使用命令teffects估计“处理效应”(treatment effects)模型;而命令lasso则用于估计协变量很多的高维模型。Stata 17则将二者结合起来,其推出的新命令telasso,可估计包含很多协变量的处理效应模型。 使用BIC 选择Lasso惩罚参数。作为一种“惩罚回归”(penalized regression),在...
文章的后半部分比较了“岭回归”(ridge regression)、“lasso”和“弹性网”(the elastic net)的预测情况,附录部分提供了K折交叉验证(k-fold cross-validation)的步骤。 1.有趣的套索估计套索算法(least absolute shrinkage and selection operator, 简称lasso)可以估计模型系数,这些估计可用于选择模型中应包含哪些协...