論文の概要: Adaptive Lasso, Transfer Lasso, and Beyond: An Asymptotic Perspective

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.15838v1
• Date: Wed, 30 Aug 2023 08:21:46 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-08-31 14:24:55.888607
• Title: Adaptive Lasso, Transfer Lasso, and Beyond: An Asymptotic Perspective
• Title（参考訳）: Adaptive Lasso, Transfer Lasso, and Beyond: Asymptotic Perspective
• Authors: Masaaki Takada, Hironori Fujisawa
• Abstract要約: 本稿では,Adaptive LassoとTransfer Lassoに固有の理論的性質を包括的に探求する。 アダプティブ・ラッソは初期推定器によって分割された正規化を採用し、正規性と変数選択の整合性によって特徴づけられる。 最近提案されたTransfer Lassoは、非漸近的推定誤差を削減できることを示す能力を持つ初期推定器によって抽出された正規化を用いる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.78633797472072
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: This paper presents a comprehensive exploration of the theoretical properties inherent in the Adaptive Lasso and the Transfer Lasso. The Adaptive Lasso, a well-established method, employs regularization divided by initial estimators and is characterized by asymptotic normality and variable selection consistency. In contrast, the recently proposed Transfer Lasso employs regularization subtracted by initial estimators with the demonstrated capacity to curtail non-asymptotic estimation errors. A pivotal question thus emerges: Given the distinct ways the Adaptive Lasso and the Transfer Lasso employ initial estimators, what benefits or drawbacks does this disparity confer upon each method? This paper conducts a theoretical examination of the asymptotic properties of the Transfer Lasso, thereby elucidating its differentiation from the Adaptive Lasso. Informed by the findings of this analysis, we introduce a novel method, one that amalgamates the strengths and compensates for the weaknesses of both methods. The paper concludes with validations of our theory and comparisons of the methods via simulation experiments.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,Adaptive LassoとTransfer Lassoに固有の理論的性質を包括的に探求する。 アダプティブ・ラッソ(adaptive lasso)は確立された手法であり、初期推定子によって分割された正規化を採用し、漸近正規性と変数選択一貫性が特徴である。 対照的に、最近提案された転送ラッソは、非漸近的推定誤差を減少させる能力を持つ初期推定子によって減算される正規化を用いる。 アダプティブ・ラッソとトランスファー・ラッソが初期推定器を用いている異なる方法を考えると、この格差はそれぞれの方法にどのような利点や欠点があるのか? 本稿では,トランスファーラッソの漸近特性に関する理論的検討を行い,適応ラッソとの違いを解明する。 そこで本研究では,両手法の強みを融合し,両手法の弱みを補う新しい手法を提案する。 本稿では,本理論の検証とシミュレーション実験による手法の比較を行った。

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