ระเบียนหลักฐานวิธีดำเนินการ

Lasso Regression

Lasso regression, introduced by Robert Tibshirani in 1996, is a linear regression method that adds an L1 penalty to the loss so that it shrinks coefficients and performs variable selection at the same time, producing a sparse model. By driving some coefficients exactly to zero it keeps only the predictors that matter.

Sources recorded, not reviewed

ระเบียนต้นฉบับ

การอ้างอิงถูกคัดลอกตามต้นฉบับจากระเบียนต้นฉบับของวิธีดำเนินการ ไม่มีการอ้างสิทธิ์ในระดับการตรวจสอบใด ๆ ที่อนุมานได้จากสิ่งเหล่านี้

Least Absolute Shrinkage and Selection Operator (LASSO)

ระเบียนวิธีดำเนินการตามอนุกรมวิธาน · ml-model / machine-learning

Tibshirani, R. (1996). Regression Shrinkage and Selection via the Lasso. Journal of the Royal Statistical Society: Series B, 58(1), 267–288. · DOI 10.1111/j.2517-6161.1996.tb02080.x

เปิดวิธีดำเนินการฉบับเต็ม

ข้อเรียกร้องที่ดูแลจัดการ

ข้อเรียกร้องถูกจัดเก็บไว้ในบัญชีแยกประเภทหลักฐาน โดยแต่ละรายการมีชุดการประเมินของตนเอง

ยังไม่มีข้อเรียกร้องที่ดูแลจัดการ

มุมมองนี้ไม่ได้สร้างการประเมินข้อเรียกร้องขึ้นมาเมื่อบัญชีแยกประเภทไม่มี

วิธีดำเนินการที่เกี่ยวข้อง

สร้างจากกราฟวิธีดำเนินการและแสดงเป็นความสัมพันธ์ที่แนะนำโดยเครื่องจักร — ไม่มีการอ้างสิทธิ์หลักฐานใด ๆ ที่อนุมานได้

Same method familyElastic Netmachine-suggested · Relational suggestion, not evidence.See alsoLogistic Regressionmachine-suggested · Relational suggestion, not evidence.Same method familyPrincipal Component Analysismachine-suggested · Relational suggestion, not evidence.Same method familyRidge Regressionmachine-suggested · Relational suggestion, not evidence.