论文摘要
如何在高维数据空间中筛选有用变量,提取有用的信息,是大数据时代研究的热点之一。文章将变量选择的方法应用于高维数据,通过模拟仿真,引进敏感性与特异性,分析比较岭回归、Lasso、自适应Lasso以及Elastic Net回归等方法的适用领域,并指出变量选择方法的应用前景。
论文目录
文章来源
类型: 期刊论文
作者: 宋瑞琪,朱永忠,王新军
关键词: 大数据,系数压缩法,变量选择,高维数据
来源: 统计与决策 2019年02期
年度: 2019
分类: 经济与管理科学,基础科学
专业: 数学
单位: 河海大学理学院
分类号: O212.1
DOI: 10.13546/j.cnki.tjyjc.2019.02.003
页码: 13-16
总页数: 4
文件大小: 1603K
下载量: 594
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