Tytuł:

Analiza metody LARS w problemie selekcji zmiennych w regresji

Tytuł publikacji grupowej:

Prace Naukowe Uniwersytetu Ekonomicznego we Wrocławiu

Tytuł odmienny:

The Analysis Of LARS Method In Feature Selection Problem In Regression

Autor:

Kubus, Mariusz

Temat i słowa kluczowe:

selekcja zmiennych ; selekcja w algorytmie uczącym ; metoda LARS

Opis:

Prace Naukowe Uniwersytetu Ekonomicznego we Wrocławiu = Research Papers of Wrocław University of Economics; 2011; Nr 176, s. 408-416

Abstrakt:

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.

Wydawca:

Wydawnictwo Uniwersytetu Ekonomicznego we Wrocławiu

Miejsce wydania:

Wrocław

Data wydania:

2011

Typ zasobu:

artykuł

Język:

pol

Powiązania:

Prace Naukowe Uniwersytetu Ekonomicznego we Wrocławiu = Research Papers of Wrocław University of Economics; 2011; Nr 176 ; Taksonomia 18 Klasyfikacja i analiza danych - teoria i zastosowania

Prawa:

Wszystkie prawa zastrzeżone (Copyright)

Prawa dostępu:

Dla wszystkich w zakresie dozwolonego użytku

Lokalizacja oryginału:

Uniwersytet Ekonomiczny we Wrocławiu

Źródło finansowania:

Dofinansowano z programu "Społeczna odpowiedzialność nauki" Ministra Edukacji i Nauki (SONB/SP/546390/2022). Tytuł projektu: Upowszechnienie zawartości czasopisma Prace Naukowe Uniwersytetu Ekonomicznego we Wrocławiu