| 改进的强相关数据的变量选择方法 |
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| 引用本文： | 徐若南,唐烁,王旭辉. 改进的强相关数据的变量选择方法[J]. 大学数学, 2017, 33(1): 10-16. DOI: 10.3969/j.issn.1672-1454.2017.01.002 |
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| 作者姓名： | 徐若南 唐烁 王旭辉 |
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| 作者单位： | 合肥工业大学数学学院,合肥,230009 |
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| 摘 要： | ![]()
针对高维强相关数据的变量选择问题,本文提出了改进的变量选择方法.该方法先利用自适应弹性网方法(Aenet)在原始的强相关数据上建立模型,选出对响应变量起重要作用的群组变量和独立变量;再通过偏最小二乘方法(PLS)对选出的变量作模型估计;最后,将两种方法得到的估计系数做线性组合,并以此系数来建立回归模型.新模型具有精度高、解释性好的优点,数值实验验证了该方法的有效性.
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| 关 键 词： | 变量选择 自适应弹性网 群组效应 偏最小二乘 |
An Improved Variable Selection Method with Strong Correlated Data |
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| XU Ruo-nan,TANG Shuo,WANG Xu-hui. An Improved Variable Selection Method with Strong Correlated Data[J]. College Mathematics, 2017, 33(1): 10-16. DOI: 10.3969/j.issn.1672-1454.2017.01.002 |
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| Authors: | XU Ruo-nan TANG Shuo WANG Xu-hui |
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| Abstract: | ![]()
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| Keywords: | |
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