論文の概要: On Regularized Sparse Logistic Regression

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.05925v1
• Date: Tue, 12 Sep 2023 02:52:40 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-09-13 14:41:50.284495
• Title: On Regularized Sparse Logistic Regression
• Title（参考訳）: 正規化スパースロジスティック回帰について
• Authors: Mengyuan Zhang and Kai Liu
• Abstract要約: 計算スパースロジスティック回帰は、高次元データに対する分類と特徴選択を同時に解くことを目的としている。 実世界のデータセットを用いたバイナリ分類に関する実証実験により,提案したアルゴリズムが実証された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.174012156390378
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Sparse logistic regression aims to perform classification and feature selection simultaneously for high-dimensional data. Although many studies have been done to solve $\ell_1$-regularized logistic regression, there is no equivalently abundant literature about solving sparse logistic regression associated with nonconvex penalties. In this paper, we propose to solve $\ell_1$-regularized sparse logistic regression and some nonconvex penalties-regularized sparse logistic regression, when the nonconvex penalties satisfy some prerequisites, with similar optimization frameworks. In the proposed optimization frameworks, we utilize different line search criteria to guarantee good convergence performance for different regularization terms. Empirical experiments on binary classification tasks with real-world datasets demonstrate our proposed algorithms are capable of performing classification and feature selection effectively with a lower computational cost.
• Abstract（参考訳）: スパースロジスティック回帰は、高次元データに対して、分類と特徴選択を同時に行うことを目的としている。 $\ell_1$-正規化ロジスティック回帰を解くために多くの研究がなされているが、非凸ペナルティに関連するスパースロジスティック回帰を解くという、同等に豊富な文献は存在しない。 本稿では,非凸ペナルティがいくつかの前提条件を満たす場合の,$\ell_1$-regularized sparse logistic regressionと,非凸ペナルティ-regularized sparse logistic regressionを類似の最適化フレームワークで解くことを提案する。 提案する最適化フレームワークでは,正規化条件の整合性を保証するために,異なる線探索基準を利用する。 実世界のデータセットを用いた二項分類タスクの実証実験により,提案アルゴリズムはより少ない計算コストで効果的に分類と特徴選択を行うことができることを示した。

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