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| 基于L曲线方法的Lasso正则化参数选择 | |
| 作者姓名： | 吴炜明 王延新 |
| 作者单位： | 1. 宁波工程学院理学院;2. 安徽工业大学商学院 |
| 基金项目： | 全国统计科学研究项目(2019LY06);;浙江省自然科学基金资助项目(LY18A010026);;国家级大学生创新创业训练计划项目(201911058025);;宁波市自然科学基金项目(2021J143); |
| 摘 要： | 大数据背景下,基于罚函数的正则化方法是高维数据变量选择的重要方法.Lasso估计是常用的变量选择方法,而Lasso正则化参数的取值直接影响选择模型的性能,是正则化方法成败的关键.针对Lasso估计,提出一种新的L曲线(LC)准则选择正则化参数.数值模拟和实际应用表明:相比CV,GCV,BIC等准则,LC准则能够以较高的... |
| 关 键 词： | 高维数据 变量选择 Lasso LC准则 正则化参数 |