Généralisation du lasso aux modèles additifsReportar como inadecuado




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* Corresponding author 1 Biostatistique 2 Heudiasyc - Heuristique et Diagnostic des Systèmes Complexes Compiègne

Résumé : Nous présentons une nouvelle méthode d-estimation fonctionnelle dans le cadre des modèles additifs non paramétriques ajustés par des splines cubiques de lissage. Cette méthode généralise le -lasso- proposé par Tibshirani 1995 pour les modèles linéaires. Comme dans le cas linéaire, certains coefficients sont rétrécis, alors que les autres sont annulés exactement, aboutissant ainsi à des modèles parcimonieux, sélectionnant les variables jugées significatives. Les solutions sont calculées par un algorithme de point fixe, dans lequel une décomposition en valeurs singulières permet de réduire considérablement le nombre de calculs. Notre approche est validée dans une étude expérimentale comparant les performances du lasso à la sélection de variables pas à pas.

Mots-clés : régression non paramétrique sélection de variables sélection de modèle pénalisation





Autor: Marta Avalos - Yves Grandvalet - Christophe Ambroise -

Fuente: https://hal.archives-ouvertes.fr/



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