基于Lasso和分层两级交叉验证的环境与气候变量按蚊数量预测
应用统计
2016-08-05 v1
摘要
本文处理利用环境和气候变量预测按蚊数量的问题。变量选择通过基于Lasso和分层两级交叉验证的自动机器学习方法执行。所选变量被去偏，而预测由简单GLM（广义线性模型）生成。最后，结果表明在选择性、预测和CPU时间方面比B-GLM方法获得的结果定性更好。
引用
@article{arxiv.1608.01440,
title = {Anopheles number prediction on environmental and climate variables using Lasso and stratified two levels cross validation},
author = {Bienvenue Kouwaye},
journal= {arXiv preprint arXiv:1608.01440},
year = {2016}
}
备注
arXiv admin note: text overlap with arXiv:1606.07578, arXiv:1511.01284