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针对变量选择问题,采用次序L1惩罚估计(SLOPE)方法,在一般稀疏回归模型中进行变量选择,并与LASSO方法进行比较。模拟研究结果表明:SLOPE方法可以在控制错误发现率(FDR)的同时,适应数据的稀疏性,提高预测准确率,验证了模型选择正确率及方法的有效性。
次序L1惩罚估计在高维数据分析中的应用
【摘 要】
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针对变量选择问题,采用次序L1惩罚估计(SLOPE)方法,在一般稀疏回归模型中进行变量选择,并与LASSO方法进行比较。模拟研究结果表明:SLOPE方法可以在控制错误发现率(FDR)的同时
【机 构】
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天津职业技术师范大学理学院
【出 处】
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天津职业技术师范大学学报
【发表日期】
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2020年3期
【基金项目】
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国家自然科学基金面上项目(11771332).
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