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Variable Selection in Nonparametric Classification Via Measurement Error Model Selection Likelihoods

L. A. Stefanski · Yichao Wu · Kyle White刊期 2014-04-03 · 卷 109（506）Journal of the American Statistical Association已编入正刊

基于测量误差模型选择似然的非参数分类变量选择AI 解读

Using the relationships among ridge regression, LASSO estimation, and measurement error attenuation as motivation, a new measurement-error-model-based approach to variable selection is developed. After describing the approach in the familiar context of linear regression, we apply it to the problem of variable selection in nonparametric classification, resulting in a new kernel-based classifier with LASSO-like shrinkage and variable-selection properties. Finite-sample…

正则化与变量选择核、筛与局部多项式
被引 32 次 ↗OpenAlex · 核验
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