論文の概要: MARS via LASSO

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2111.11694v4
• Date: Sat, 4 May 2024 17:45:47 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-05-08 03:57:05.059406
• Title: MARS via LASSO
• Title（参考訳）: LASSOによるMARS
• Authors: Dohyeong Ki, Billy Fang, Adityanand Guntuboyina,
• Abstract要約: 我々はMARS法の自然変種を提案し,研究する。 提案手法は,関数の凸クラス上での少なくとも2乗推定に基づいている。 我々の推定器は有限次元凸最適化によって計算できる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.5199437137239338
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Multivariate adaptive regression splines (MARS) is a popular method for nonparametric regression introduced by Friedman in 1991. MARS fits simple nonlinear and non-additive functions to regression data. We propose and study a natural lasso variant of the MARS method. Our method is based on least squares estimation over a convex class of functions obtained by considering infinite-dimensional linear combinations of functions in the MARS basis and imposing a variation based complexity constraint. Our estimator can be computed via finite-dimensional convex optimization, although it is defined as a solution to an infinite-dimensional optimization problem. Under a few standard design assumptions, we prove that our estimator achieves a rate of convergence that depends only logarithmically on dimension and thus avoids the usual curse of dimensionality to some extent. We also show that our method is naturally connected to nonparametric estimation techniques based on smoothness constraints. We implement our method with a cross-validation scheme for the selection of the involved tuning parameter and compare it to the usual MARS method in various simulation and real data settings.
• Abstract（参考訳）: 多変量適応回帰スプライン(MARS)は、1991年にフリードマンによって導入された非パラメトリック回帰の一般的な方法である。 MARSは単純な非線形および非付加的な関数を回帰データに適合させる。 我々はMARS法の自然なラッソ変種を提案し,研究する。 本手法は,MARSに基づく関数の無限次元線形結合を考慮し,変動に基づく複雑性制約を課すことにより得られる関数の凸クラスに対する最小二乗推定に基づく。 我々の推定子は有限次元凸最適化によって計算できるが、無限次元最適化問題の解として定義される。 いくつかの標準的な設計仮定の下では、我々の推定器は次元に対数的にのみ依存する収束率を達成でき、従ってある程度に次元性の通常の呪いを避けることができる。 また,本手法はスムーズ性制約に基づく非パラメトリック推定手法と自然に結びついていることを示す。 本手法は,パラメータ選択のためのクロスバリデーション方式を用いて実装し,様々なシミュレーションや実データ設定において通常のMARS法と比較する。

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