Comparison of Penalized Regression Methods through a Simulation Study
نویسندگان
چکیده
Veri kümesinde çoklu iç ilişki problemi olması durumunda kararlı katsayı tahminleri elde etmek için sıklıkla cezalı regresyon yöntemleri kullanılır. Ayrıca bu yöntemler uygulanan ceza teriminin yapısına bağlı olarak otomatik değişken seçimi de yapabilmektedir. Bu çalışmada literatürde yaygın kullanım alanı bulan ridge, LASSO, elastik net ve uyarlanabilir LASSO yöntemlerinin gerçek vektörünün simülasyon çalışmaları yoluyla performanslarının ayrıntılı karşılaştırılması yapılmıştır. Çalışmada karşılaştırma kriteri test kümesi üzerinde hata kareler ortalaması, yanlış sınıflama oranı, pozitif oranı aktif küme büyüklükleri kullanılmıştır. Simülasyon çalışmaları, yapısının yöntemlerin ortaya çıkardığı model performansı önemli etkisinin olduğunu göstermektedir.
منابع مشابه
a simulation comparison of Ridge regression estimators with Lars
This article has no abstract.
متن کاملa study on thermodynamic models for simulation of 1,3 butadiene purification columns
attempts have been made to study the thermodynamic behavior of 1,3 butadiene purification columns with the aim of retrofitting those columns to more energy efficient separation schemes. 1,3 butadiene is purified in two columns in series through being separated from methyl acetylene and 1,2 butadiene in the first and second column respectively. comparisons have been made among different therm...
reflections on taught courses of the iranian ma program in english translation: a mixed-methods study
the issue of curriculum and syllabus evaluation and revision has been in center of attention right from when curriculum came into attention of educational institutions. thus everywhere in the world in educational institutions curricula and syllabi are evaluated and revised based on the goals, the needs, existing content, etc.. in iran any curriculum is designed in a committee of specialists and...
A risk ratio comparison of L0 and L1 penalized regression
In the past decade, there has been an explosion of interest in using l1-regularization in place of l0-regularization for feature selection. We present theoretical results showing that while l1-penalized linear regression never outperforms l0-regularization by more than a constant factor, in some cases using an l1 penalty is infinitely worse than using an l0 penalty. We also compare algorithms f...
متن کاملA note on a nonparametric regression test through penalized splines.
We examine a test of a nonparametric regression function based on penalized spline smoothing. We show that, similarly to a penalized spline estimator, the asymptotic power of the penalized spline test falls into a small- K or a large-K scenarios characterized by the number of knots K and the smoothing parameter. However, the optimal rate of K and the smoothing parameter maximizing power for tes...
متن کاملذخیره در منابع من
با ذخیره ی این منبع در منابع من، دسترسی به آن را برای استفاده های بعدی آسان تر کنید
ژورنال
عنوان ژورنال: Bilecik ?eyh edebali ünivers?tesi fen bilimleri dergisi
سال: 2022
ISSN: ['2458-7575']
DOI: https://doi.org/10.35193/bseufbd.994181