高维变量选择中留 $n_v$ 出交叉验证的受限一致性性质
统计方法学
2018-01-17 v3
摘要
交叉验证 (CV) 方法常用于高维变量选择问题中的调节参数选择。我们表明 CV 的错位是其过度选择行为的一个可能原因。为解决此问题，我们提出了一种留 出交叉验证 (CV()) 版本，用于在高维广义线性模型的受限候选模型集中选择最优模型。通过使用相同的候选模型序列并在每次 CV 划分中采用适当的构造样本量 顺序，CV() 避免了发展理论性质时的潜在障碍。研究表明，在温和条件下，CV() 具有受限模型选择一致性性质。广泛的模拟和真实数据分析支持了理论结果，并展示了 CV() 在模型选择和预测方面的性能。
引用
@article{arxiv.1308.5390,
title = {The restricted consistency property of leave-$n_v$-out cross-validation for high-dimensional variable selection},
author = {Yang Feng and Yi Yu},
journal= {arXiv preprint arXiv:1308.5390},
year = {2018}
}