کد مقاله | کد نشریه | سال انتشار | مقاله انگلیسی | نسخه تمام متن |
---|---|---|---|---|
416418 | 681368 | 2015 | 15 صفحه PDF | دانلود رایگان |
عنوان انگلیسی مقاله ISI
Moderately clipped LASSO
دانلود مقاله + سفارش ترجمه
دانلود مقاله ISI انگلیسی
رایگان برای ایرانیان
موضوعات مرتبط
مهندسی و علوم پایه
مهندسی کامپیوتر
نظریه محاسباتی و ریاضیات
پیش نمایش صفحه اول مقاله

چکیده انگلیسی
The least absolute shrinkage and selection operator (LASSO) has been widely used in high-dimensional linear regression models. However, it is known that the LASSO selects too many noisy variables. In this paper, we propose a new estimator, the moderately clipped LASSO (MCL), that deletes noisy variables successively without sacrificing prediction accuracy much. Various numerical studies are done to illustrate superiority of the MCL over other competitors.
ناشر
Database: Elsevier - ScienceDirect (ساینس دایرکت)
Journal: Computational Statistics & Data Analysis - Volume 92, December 2015, Pages 53–67
Journal: Computational Statistics & Data Analysis - Volume 92, December 2015, Pages 53–67
نویسندگان
Sunghoon Kwon, Sangin Lee, Yongdai Kim,