基于lasso的两级变量选择方法.pptx
快乐****蜜蜂
亲,该文档总共30页,到这已经超出免费预览范围,如果喜欢就直接下载吧~
相关资料
基于lasso的两级变量选择方法.pptx
,目录PartOnePartTwo背景介绍研究意义研究目的研究方法PartThreeLasso方法简介Lasso方法的原理Lasso方法的优点和局限性PartFour两级变量选择方法的意义两级变量选择方法的原理两级变量选择方法的实现过程PartFive方法介绍算法流程实验设计结果分析PartSix数据来源与预处理实证过程与结果分析结果比较与讨论PartSeven研究结论研究贡献与创新点研究不足与展望THANKS
一种基于LASSO的近红外光谱变量选择方法.pdf
一种基于LASSO的近红外光谱变量选择方法,具体过程如下:采集样本的近红外光谱,用常规方法测定被测成分浓度向量;采用一定的分组方式将数据集分成训练集和预测集;采用交叉验证确定LASSO方法的约束值t;利用最小角回归算法计算回归系数β,保留β不为0的波长点的位置;利用保留的波长对应的训练集光谱与浓度向量间建立偏最小二乘回归模型,对预测集样本被测成分浓度进行预测。该方法能提取出有效波长,简化了定量分析模型,提高了模型的预测精度。与已有变量选择方法相比,具有快速、可重复、用更少的变量数达到更高预测精度的优势。本
基于分位数回归的自适应组Lasso变量选择的开题报告.docx
基于分位数回归的自适应组Lasso变量选择的开题报告【开题报告】基于分位数回归的自适应组Lasso变量选择一、研究背景和意义在统计学中,变量选择(variableselection)是统计建模中一项非常重要的工作。变量选择旨在确定模型中真正对目标变量有贡献的变量,剔除那些对目标变量没有重要作用的变量,从而提高模型的性能和可解释性。近年来,Lasso方法在变量选择领域受到了广泛的关注和应用。Lasso是一种压缩估计(shrinkingestimation)方法,通过加入L1正则化项,能够将一些不重要或冗余的
LASSO类变量选择方法在单指标模型中的应用综述报告.docx
LASSO类变量选择方法在单指标模型中的应用综述报告LASSO回归方法是一种用于处理高维数据的变量选择技术,它能够在模型中进行变量筛选,从而提高预测准确性和模型的可解释性。在单指标模型中,LASSO方法的应用非常广泛,下面我们对相关文献进行综述。一、LASSO回归方法LASSO(LeastAbsoluteShrinkageandSelectionOperator)回归方法是一种基于缩减估计原理的变量选择技术。LASSO方法通过对拟合目标变量的误差和惩罚项的加权求和进行优化,来实现变量选择和模型调整。其核心
基于LASSO变量选择与多因子模型的增强型指数基金的构造研究.docx
基于LASSO变量选择与多因子模型的增强型指数基金的构造研究基于LASSO变量选择与多因子模型的增强型指数基金的构造研究摘要:指数基金作为一种被广泛应用的passivelymanaged基金,通常复制特定指数的收益。然而,随着金融市场的发展和投资者对于投资回报的不断追求,传统的指数基金在风险控制和收益优化方面的问题逐渐凸显。为了提高指数基金的投资回报和抵抗风险,研究者提出了增强型指数基金的概念。本文基于LASSO变量选择方法和多因子模型,研究如何构建增强型指数基金。1.引言指数基金是一种跟踪特定指数的pa