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Variable selection for the single-index model

E. Kong · Y. Xia上线 2007-02-07 · 卷 94（1）Biometrika已编入正刊

单指标模型的变量选择AI 解读

We consider variable selection in the single-index model. We prove that the popular leave-m-out crossvalidation method has different behaviour in the single-index model from that in linear regression models or nonparametric regression models. A new consistent variable selection method, called separated crossvalidation, is proposed. Further analysis suggests that the method has better finite-sample performance and is computationally easier than leave-m-out crossvalidation.…

正则化与变量选择半参数与非参数
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