预印本前沿

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1 篇论文

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Logistic lasso regression with nearest neighbors for gradient-based dimension reduction

Touqeer Ahmad · François Portier · Gilles Stupfler首次提交 2024-07-11 · 修订 2026-05-29 · v3arXiv预印本

基于最近邻的逻辑套索回归与梯度降维AI 解读

This paper investigates a new approach to estimate the gradient of the conditional probability given the covariates in the binary classification framework. The proposed approach consists of fitting a localized nearest-neighbor logistic model with $\ell_1$ -penalty in order to cope with possibly high-dimensional covariates. Our theoretical analysis shows that the pointwise convergence rate of the gradient estimator is optimal under very mild assumptions. Moreover, using an…This paper investigates a new approach to estimate the gradient of the conditional probability given the covariates in the binary classification framework. The proposed approach consists of fitting a localized nearest-neighbor logistic model with $\ell_1$-penalty in order to cope with possibly high-dimensional covariates. Our theoretical analysis shows that the pointwise convergence rate of the gradient estimator is optimal under very mild assumptions. Moreover, using an…

微观 · 离散选择正则化与变量选择

关联记录被引 0 次 ↗OpenAlex · 核验 2026-10-12

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