Запись доказательств метода
MCP Penalized Regression
MCP (Minimax Concave Penalty) is a variable selection method developed by Zhang (2010) that uses a concave penalty function for automated feature selection. Like SCAD, MCP addresses bias in lasso by avoiding shrinkage of large coefficients, but uses a different penalty shape that is computationally simpler than SCAD.
Исходная запись
Цитирование скопировано дословно из исходной записи метода. На его основании не делается никаких выводов о проверке на уровне утверждения.
Minimax Concave Penalty Penalized Regression
Таксономическая запись метода · latent-structure / psychometrics
- Zhang, C. H. (2010). Nearly unbiased variable selection under minimax concave penalty. Annals of Statistics, 38(2), 894-942. · DOI 10.1214/09-AOS729
- Breheny, P., & Huang, J. (2011). Coordinate descent algorithms for nonconvex penalized regression. Annals of Applied Statistics, 5(1), 232-253. · URL
- Zhang, C. H., & Zhang, T. (2012). A general theory of concave regularized M-estimators. Statistical Science, 27(4), 506-537. · URL
Курируемые утверждения
Утверждения сохранены в реестре доказательств, каждое со своей оценкой.
Курируемых утверждений еще нет
Этот вид не создает оценку утверждения, если в реестре ее нет.
Связанные методы
Сгенерировано из графа методов и показано как предложенные машиной связи — никаких выводов об утверждениях доказательств не делается.