广义线性模型组LASSO路径算法

• 作者: 刘怡文 张辛连 苏治 马景义
• 来源期刊: 中国科学（数学）
• 关键词: 组LASSO 广义线性模型 正则化路径 坐标下降 二阶近似
• 年，卷（期）: 2015,（10）
• 所属期刊栏目: 论文
• 页码范围: 1725-1738
• 页数: 14页
• 语种: 中文
• DOI: 10.1360/N012013-00101

摘要

广义线性模型组LASSO (least absolute shrinkage and selection operator)路径(β)(λ)的计算有两项核心内容:选择路径参数λ的取值;计算组LASSO估计,即给定λ值的(β)(λ).目前,在广义线性模型组LASSO路径的计算中,使用格点法选择λ值,基于广义线性模型似然函数一阶Taylor近似的坐标下降算法则常用于计算组LASSO估计.本文给出的广义线性模型组LASSO路径算法由两个子算法组成:第一个子算法的目的是选出使得活跃集恰好改变的入值;第二个子算法是计算组LASSO估计的二阶近似坐标下降算法.模拟和实际数据分析均表明,第一个子算法能高效地发现使得活跃集恰好改变的λ值,相比基于广义线性模型似然函数一阶Taylor近似的坐标下降算法,本文的二阶近似算法有较明显的速度优势.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	马景义		16	112	4.0	10.0
2	苏治		37	261	7.0	15.0
3	张辛连		1	0	0.0	0.0
4	刘怡文		1	0	0.0	0.0