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发布时间 : 2019-02-13 21:26   

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传统的变量选择是采用逐步回归法(stepwise selection),其中又分为向前(forward)和向后(backward)的逐步回归。向前逐步是从0个变量开始逐步加入变量,而向后逐步是从所有变量的集合开始逐次去掉变量。加入或去掉变量一般按照标准的统计信息量来决定。这种传统的变量选择的弊端是模型的方差一般会比较高,而且灵活性较差。近年来回归分析中的一个重大突破是引入了正则化回归(regularized regression)的概念, 而最受关注和广泛应用的正则化回归是1996年由现任斯坦福教授的Robert Tibshirani提出的LASSO回归。LASSO回归最突出的优势在于通过对所有变量系数进行回归惩罚(penalized regression), 使得相对不重要的独立变量系数变为0,从而排除在建模之外。如何理解K线所包含的奥秘再来看看它的外表。

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