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模型和特征选择是统计学中较为重要的问题之一。Lasso是一种基于一范式的特征选择方法,与现有特征选择方法比较,Lasso不仅能够准确地选择出重要变量,同时还具有特征选择的稳定性。文中对线性回归模型中变量选择的Lasso算法、基于线性模型的Lasso、Lars、Adaptive-lasso、elastic net等方法进行了比较,指出了它们间的联系,并通过对几个选自UCI数据集的数据进行对比验证,给出了变量选择方法的具体实现。