論文の概要: The flare Package for High Dimensional Linear Regression and Precision Matrix Estimation in R

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2006.15419v1
• Date: Sat, 27 Jun 2020 18:01:56 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-16 07:42:19.533012
• Title: The flare Package for High Dimensional Linear Regression and Precision Matrix Estimation in R
• Title（参考訳）: rにおける高次元線形回帰と精度行列推定のためのフレアパッケージ
• Authors: Xingguo Li, Tuo Zhao, Xiaoming Yuan, Han Liu
• Abstract要約: 本稿では,新しい高次元回帰手法のファミリーを実装したフレアというRパッケージについて述べる。 パッケージフレアは二重精度Cで符号化され、ユーザフレンドリーなインターフェースによってRから呼び出される。 実験により、フレアは効率的で、大きな問題にスケールアップできることが示された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 45.24529956312764
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: This paper describes an R package named flare, which implements a family of new high dimensional regression methods (LAD Lasso, SQRT Lasso, $\ell_q$ Lasso, and Dantzig selector) and their extensions to sparse precision matrix estimation (TIGER and CLIME). These methods exploit different nonsmooth loss functions to gain modeling flexibility, estimation robustness, and tuning insensitiveness. The developed solver is based on the alternating direction method of multipliers (ADMM). The package flare is coded in double precision C, and called from R by a user-friendly interface. The memory usage is optimized by using the sparse matrix output. The experiments show that flare is efficient and can scale up to large problems.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,新しい高次元回帰手法(LAD Lasso, SQRT Lasso, $\ell_q$ Lasso, Dantzig selector)と,スパース精度行列推定(TIGER, CLIME)の拡張を実装したフレアというRパッケージについて述べる。 これらの手法は、モデリングの柔軟性、推定ロバスト性、チューニングの不感性を得るために異なる非スムース損失関数を利用する。 開発した解法は乗算器の交互方向法(ADMM)に基づいている。 パッケージフレアはダブル精度cでコーディングされ、ユーザーフレンドリーなインターフェースによってrから呼び出される。 スパースマトリックス出力を用いてメモリ使用量を最適化する。 実験の結果、フレアは効率的であり、大きな問題にスケールできることがわかった。

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