Fugu-MT 論文翻訳(概要): A Discussion on Practical Considerations with Sparse Regression Methodologies

論文の概要: A Discussion on Practical Considerations with Sparse Regression Methodologies

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2011.09362v2
Date: Mon, 8 Feb 2021 19:43:24 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-09-24 05:21:55.305968
Title: A Discussion on Practical Considerations with Sparse Regression Methodologies
Title（参考訳）: 疎回帰手法による実践的考察の考察
Authors: Owais Sarwar and Benjamin Sauk and Nikolaos V. Sahinidis
Abstract要約: 統計科学に掲載された2つの論文は、いくつかのスパース回帰法の比較性能について研究している。この2つの研究を要約して比較し,ユーザへの明快さと価値の提供を目指す。
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: Sparse linear regression is a vast field and there are many different algorithms available to build models. Two new papers published in Statistical Science study the comparative performance of several sparse regression methodologies, including the lasso and subset selection. Comprehensive empirical analyses allow the researchers to demonstrate the relative merits of each estimator and provide guidance to practitioners. In this discussion, we summarize and compare the two studies and we examine points of agreement and divergence, aiming to provide clarity and value to users. The authors have started a highly constructive dialogue, our goal is to continue it.
Abstract（参考訳）: スパース線形回帰は広大なフィールドであり、モデルを構築するための多くの異なるアルゴリズムがある。統計科学で発表された2つの新しい論文は、ラッソとサブセットの選択を含むいくつかのスパース回帰手法の比較性能について研究している。包括的な実証分析により、研究者はそれぞれの推定者の相対的なメリットを実証し、実践者へのガイダンスを提供することができる。本稿では,この2つの研究を要約して比較し,ユーザへの明快さと価値の提供を目的とした合意点と相違点について検討する。著者らは高度に構築的な対話を開始し、その継続を目標にしています。

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