Analiza metody LARS w problemie selekcji zmiennych w regresji - Kubus, Mariusz (The Analysis Of LARS Method In Feature Selection Problem In Regression, 2011)
Selekcja zmiennych jest typowym zadaniem data mining, gdzie prowadzący analizę poszukuje interesujących i nieoczekiwanych relacji w danych bez wiedzy początkowej na temat badanego zjawiska. W liniowym modelu regresji, zamiast popularnej procedury krokowej czy też eliminacji zmiennych testem istotności współczynników, do selekcji zmiennych zastosować można metody iteracyjnej estymacji parametrów modelu (np. LARS Efrona i in. [2004]). Celem artykułu jest zbadanie zdolności metody LARS do identyfikowania zmiennych nieistotnych, szczególnie gdy zachodzą między nimi zależności liniowe. Dokonano w nim też porównania z wybranymi metodami selekcji zmiennych.
Prace Naukowe Uniwersytetu Ekonomicznego we Wrocławiu = Research Papers of Wrocław University of Economics; 2011; Nr 176, s. 408-416
Keywords: selekcja zmiennych; selekcja w algorytmie uczącym; metoda LARS