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LASSO是由1996年Robert Tibshirani首次提出,全称Least absolute shrinkage and selection operator。该方法是一种压缩估计。它通过构造一个惩罚函数得到一个较为精炼的模型,使得它压缩一些回归系数,即强制系数绝对值之和小于某个固定值;同时设定一些回归系数为零。因此保留了子集收缩的优点,是一种处理具有复共线性数据的有偏估计。 展开全文
LASSO是由1996年Robert Tibshirani首次提出,全称Least absolute shrinkage and selection operator。该方法是一种压缩估计。它通过构造一个惩罚函数得到一个较为精炼的模型,使得它压缩一些回归系数,即强制系数绝对值之和小于某个固定值;同时设定一些回归系数为零。因此保留了子集收缩的优点,是一种处理具有复共线性数据的有偏估计。
信息
对    象
复共线性数据
提出者
Robert Tibshirani
提出年份
1996年
中文名
套索算法
外文名
Least Absolute Shrinkage and Selection Operator
format常规用法
LASSO回归LASSO是在RSS最小化的计算中加入一个 范数作为罚约束。 范数的好处是当 充分大时,可以把某些待估系数精确地收缩到零。调整参数 的确定  通过交叉验证法:对 的给定值,进行交叉验证,选取交叉验证误差最小的 值。然后按照得到的 值,用全部数据重新拟合模型即可。
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