[en] A THEORY BASED, DATA DRIVEN SELECTION FOR THE REGULARIZATION PARAMETER FOR LASSO

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: DANIEL MARTINS COUTINHO
Data de Publicação: 2021
Tipo de documento: Outros
Idioma: eng
Título da fonte: Repositório Institucional da PUC-RIO (Projeto Maxwell)
Texto Completo: https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=51983@1
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http://doi.org/10.17771/PUCRio.acad.51983
Resumo: [pt] O presente trabalho apresenta uma nova forma de selecionar o parâmetro de regularização do LASSO e do adaLASSO. Ela é baseada na teoria e incorpora a estimativa da variância do ruído. Nós mostramos propriedades teóricas e simulações Monte Carlo que o nosso procedimento é capaz de lidar com mais variáveis no conjunto ativo do que outras opções populares para a escolha do parâmetro de regularização.
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