Object

Title: Analiza metody LARS w problemie selekcji zmiennych w regresji

Title in english:

The Analysis Of LARS Method In Feature Selection Problem In Regression

Creator:

Kubus, Mariusz

Description:

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.

Publisher:

Wydawnictwo Uniwersytetu Ekonomicznego we Wrocławiu

Place of publication:

Wrocław

Date:

2011

Resource Type:

artykuł

Resource Identifier:

oai:dbc.wroc.pl:118701

Language:

pol

Relation:

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

Rights:

Wszystkie prawa zastrzeżone (Copyright)

Access Rights:

Dla wszystkich w zakresie dozwolonego użytku

Location:

Uniwersytet Ekonomiczny we Wrocławiu

Coverage:

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

Similar

×

Citation

Citation style:

This page uses 'cookies'. More information