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Regularization Parameter Selections via Generalized Information Criterion

Yiyun Zhang · Runze Li · Chih-Ling Tsai刊期 2010-03-01 · 卷 105（489）Journal of the American Statistical Association已编入正刊

通过广义信息准则选择正则化参数AI 解读

We apply the nonconcave penalized likelihood approach to obtain variable selections as well as shrinkage estimators. This approach relies heavily on the choice of regularization parameter, which controls the model complexity. In this paper, we propose employing the generalized information criterion (GIC), encompassing the commonly used Akaike information criterion (AIC) and Bayesian information criterion (BIC), for selecting the regularization parameter. Our proposal makes a…

正则化与变量选择贝叶斯
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