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Lasso回归方法在特征变量选择中的应用 被引量:7

Application of Lasso Regression Method in the Selection of Feature Variables
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摘要 Lasso方法是变量选择领域的一类重要方法,它具有计算上的简便性.SCAD和MCP在一定程度上降低了Lasso估计的偏差.本文在对影响我国各省房价的主要因素进行数据分析时,对比研究了Lasso,SCAD和MCP的效果。 The Lasso method is an important method in the field of variable selection with computational simplicity.SCAD and MCP reduce the errors of Lasso estimation to a certain extent.In the paper below,a comparison was made of the effects of Lasso,SCAD and MCP in an analysis of the main factors affecting housing prices in various provinces of China.
作者 王璐 孙聚波 WANG Lu;SUN Ju-bo(Jilin Engineering Normal University,Changchun Jilin 130052,China)
出处 《吉林工程技术师范学院学报》 2021年第12期109-112,共4页 Journal of Jilin Engineering Normal University
关键词 变量选择 Lasso SCAD MCP Variable Selection Lasso SCAD MCP
  • 相关文献

参考文献2

  • 1何晓群等编著..应用回归分析[M].北京:中国人民大学出版社,2011:288.
  • 2柯郑林..Lasso及其相关方法在多元线性回归模型中的应用[D].北京交通大学,2011:

同被引文献80

引证文献7

二级引证文献10

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