协变量间存在依赖时 LASSO 及其衍生方法用于变量选择的批判性评述
统计方法学
2020-12-22 v1
摘要
我们研究了当协变量间存在依赖结构时，著名的 LASSO 回归作为变量选择器的局限性。我们分析了 n≥p 的经典情形与 p>n 的高维框架。分析了该方法为保证最优性所需的限制性质，以及实践中的不便之处。借助广泛的模拟研究，利用不同的依赖情景展示了这些缺陷的示例。为寻求改进，与 LASSO 衍生方法及替代方法进行了广泛比较。最终，我们就何种过程依据数据性质为最佳给出了一些指导。
引用
@article{arxiv.2012.11470,
title = {A critical review of LASSO and its derivatives for variable selection under dependence among covariates},
author = {Laura Freijeiro-González and Manuel Febrero-Bande and Wenceslao González-Manteiga},
journal= {arXiv preprint arXiv:2012.11470},
year = {2020}
}
备注
26 pages, 16 figures