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文檔簡介
1、模型選擇在統(tǒng)計建模過程中是極其重要的問題，但傳統(tǒng)的逐步回歸結(jié)合信息準則的方法卻存在一些不足。Tibshirani，R.(1996)針對這一問題提出了一種稱之為Lasso的新的模型選擇方法。該方法很好的克服了傳統(tǒng)方法的一些不足。Efron等(2004)提出了能很好地解決Lasso問題的算法。但Lasso方法在理論上也存在一些不足，因此很多學(xué)者對此提出了改進，如：SCAD(Fan 2001)、Adaptive-lasso(Zou 2006和
2、Wang 2007)、elastic net(Zou和Hastie 2005)、Relaxed Lasso(Nicolai Meinshausen 2007)等。 本文的工作主要有三點： (1) 基于線性模型對Lasso、SCAD、Adaptive-lasso、elasticnet、Relaxed Lasso等方法進行了系統(tǒng)比較研究，指出了它們之間的聯(lián)系； (2) 基于Logistic回歸通過實際數(shù)據(jù)研究了Las
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