Adaptive lasso在高维混料模型中的应用

变量选择是统计分析与建模领域中的一个重要议题,文章比较了Lasso方法和Adaptive lasso方法在高维混料模型中筛选变量的过程.通过实例验证,Adaptive lasso方法相较于Lasso方法具有较高的准确性且具相合性.通过Adaptive lasso方法得到一个满足Oracle性质的模型,达到了降低成本、提高效益的目的.

高维混料模型的LASSO变量选择

变量选择是统计建模中重要的问题。当试验数据维数很高时,传统变量选择方法的应用受到了很多制约。本文以高维混料试验为基础,比较了AIC准则和LASSO在变量选择问题上的优良性。通过实例验证,LASSO可以快速且准确地对高维混料模型中的变量进行筛选,从而得出最优模型,达到降低成本、提高利益的目的。