【摘 要】
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特征筛选是一种用于稀疏优化问题的技术,是特征选择过程中的一个重要环节,在优化问题中可以识别无关变量,降低模型复杂度,使模型可解释性提高.本文以Lasso类问题为研究对象,借助对偶强凹性,得到对偶函数的上界函数,进而构造出包含对偶最优解的区域.将这个一般结果应用到一类特殊的Lasso类问题-Fused Lasso模型时,得到一个包含对偶最优解的区域.当主对偶可行点取为前一步的主对偶最优解时,我们得到
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特征筛选是一种用于稀疏优化问题的技术,是特征选择过程中的一个重要环节,在优化问题中可以识别无关变量,降低模型复杂度,使模型可解释性提高.本文以Lasso类问题为研究对象,借助对偶强凹性,得到对偶函数的上界函数,进而构造出包含对偶最优解的区域.将这个一般结果应用到一类特殊的Lasso类问题-Fused Lasso模型时,得到一个包含对偶最优解的区域.当主对偶可行点取为前一步的主对偶最优解时,我们得到了一个包含对偶最优解的Dome域和包含它的最小球邻域,并且证明该球邻域与Wang,Fan和Ye利用次微分单调性构造的安全区域是一致的.对于Fused Lasso问题的一般安全区域给出了对偶可行点的选取方法.另外,应用Lasso类的一般结果研究了OWL正则回归模型,构造了包含对偶最优解的球邻域,并给出了安全筛选法则.
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