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Smooth Information Criterion for Variable Selection in Generalised Linear Models

Andrew McInerney首次提交 2026-09-24 · 修订 2026-09-24 · v1arXiv预印本

广义线性模型变量选择的平滑信息准则AI 解读

Variable selection using information criteria has an explicit statistical target but requires discrete search over candidate models. The smooth information criterion (SIC) replaces the discontinuous model-dimension term by a differentiable approximation, with an $ε$ -telescoping continuation strategy progressively sharpening this approximation without data-driven selection of a regularisation-strength parameter. We develop SIC as a general procedure for coefficient-level…Variable selection using information criteria has an explicit statistical target but requires discrete search over candidate models. The smooth information criterion (SIC) replaces the discontinuous model-dimension term by a differentiable approximation, with an $ε$-telescoping continuation strategy progressively sharpening this approximation without data-driven selection of a regularisation-strength parameter. We develop SIC as a general procedure for coefficient-level…

正则化与变量选择

关联记录被引 0 次 ↗OpenAlex · 核验 2026-10-09

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