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最小角回歸

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統計學中,最小角回歸(英語:least-angle regression (LARS))是一種對高維數據進行線性回歸算法,由布萊德利·埃夫隆等人提出。[1]

在線性回歸中,因變量由一組自變量線性組合表達,這些自變量可能是協變量,也有可能與因變量無關。最小角算法不會像傳統算法那樣給出自變量的向量表達,而是對每個參數向量的L1範數的值給出一條曲線。

參考文獻

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  1. ^ Efron, Bradley; Hastie, Trevor; Johnstone, Iain; Tibshirani, Robert. Least Angle Regression (PDF). Annals of Statistics. 2004, 32 (2): pp. 407–499 [2016-07-30]. MR 2060166. doi:10.1214/009053604000000067. (原始內容存檔 (PDF)於2018-06-19).