論文の概要: A Fast Method for Lasso and Logistic Lasso
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.02463v1
- Date: Sun, 4 Feb 2024 12:24:52 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-02-06 19:22:32.100193
- Title: A Fast Method for Lasso and Logistic Lasso
- Title（参考訳）: ラッソとロジスティックラッソの高速手法
- Authors: Siu-Wing Cheng, Man Ting Wong
- Abstract要約: 本稿では,圧縮センシング,ラッソ回帰,ロジスティックラッソ回帰問題を高速に解く手法を提案する。
我々は、複数の解決者の1回の呼び出しで大きなスピードアップを達成するアクティブセットを更新する戦略を設計する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.14219428942199
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: We propose a fast method for solving compressed sensing, Lasso regression,
and Logistic Lasso regression problems that iteratively runs an appropriate
solver using an active set approach. We design a strategy to update the active
set that achieves a large speedup over a single call of several solvers,
including gradient projection for sparse reconstruction (GPSR), lassoglm of
Matlab, and glmnet. For compressed sensing, the hybrid of our method and GPSR
is 31.41 times faster than GPSR on average for Gaussian ensembles and 25.64
faster on average for binary ensembles. For Lasso regression, the hybrid of our
method and GPSR achieves a 30.67-fold average speedup in our experiments. In
our experiments on Logistic Lasso regression, the hybrid of our method and
lassoglm gives an 11.95-fold average speedup, and the hybrid of our method and
glmnet gives a 1.40-fold average speedup.
- Abstract（参考訳）: 本研究では,圧縮センシング,ラッソ回帰,ロジスティックラッソ回帰問題の高速解法を提案する。
我々は,sparse reconstruction(gpsr)の勾配投影,matlabのlassoglm,glmnetなど,複数のソルバの単一の呼び出しに対して大きな速度アップを実現するアクティブセットを更新するための戦略を設計する。
圧縮センシングでは,GPSRとGPSRのハイブリッドはガウスアンサンブルでは平均31.41倍,バイナリアンサンブルでは平均25.64倍である。
ラッソ回帰の場合、我々の手法とGPSRのハイブリッドは実験で平均30.67倍のスピードアップを達成する。
我々のロジスティックラッソ回帰実験では、本手法とlassoglmのハイブリッドは平均11.95倍のスピードアップを示し、本手法とglmnetのハイブリッドは1.40倍のスピードアップを与える。
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