論文の概要: Smoothly Adaptively Centered Ridge Estimator

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2011.00289v1
• Date: Sat, 31 Oct 2020 15:04:23 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-01 04:38:26.075464
• Title: Smoothly Adaptively Centered Ridge Estimator
• Title（参考訳）: Smoothly Adaptive Centered Ridge Estimator
• Authors: Edoardo Belli
• Abstract要約: 特に,モデルの係数と重み関数を共同で推定する凸定式化を導入する。 分類と回帰の両面からシミュレーション研究と2つの実世界分光法を応用した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: With a focus on linear models with smooth functional covariates, we propose a penalization framework (SACR) based on the nonzero centered ridge, where the center of the penalty is optimally reweighted in a supervised way, starting from the ordinary ridge solution as the initial centerfunction. In particular, we introduce a convex formulation that jointly estimates the model's coefficients and the weight function, with a roughness penalty on the centerfunction and constraints on the weights in order to recover a possibly smooth and/or sparse solution. This allows for a non-iterative and continuous variable selection mechanism, as the weight function can either inflate or deflate the initial center, in order to target the penalty towards a suitable center, with the objective to reduce the unwanted shrinkage on the nonzero coefficients, instead of uniformly shrinking the whole coefficient function. As empirical evidence of the interpretability and predictive power of our method, we provide a simulation study and two real world spectroscopy applications with both classification and regression.
• Abstract（参考訳）: 円滑な機能的共変量を持つ線形モデルに焦点をあて、非ゼロ中心尾根に基づくペナル化フレームワーク(SACR)を提案し、通常のリッジ溶液から初期中心関数として、ペナルティの中心を最適に監督的に重み付けする。 特に,モデルの係数と重み関数を共同で推定する凸定式化を導入し,中心関数に対する粗さのペナルティと重みの制約を加味して,潜在的に滑らかでスパースな解を復元する。 これにより、重み関数は、係数関数全体を一様に縮めるのではなく、非零係数上の不要な収縮を減らすことを目的として、ペナルティを適切な中心に向けるために、初期中心を膨らませたりデフレしたりすることができるため、非定性かつ連続的な変数選択機構が実現される。 本手法の解釈可能性と予測力の実証的証拠として,シミュレーションと2つの実世界分光法を分類と回帰の両方で適用した。

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