iDES https://blog.hatena.ne.jp/iDES/ 井出草平の研究ノート https://ides.hatenablog.com/ Lasso, Ridge, EN 計量 R stat.paperswithcode.com HDCI（High-Dimensional Confidence Intervals）はは、Lasso回帰とRidge回帰の欠点を補うという点にある。 Lasso回帰は、変数選択を行う際に多くの変数の係数をゼロにするため、少ししか関連性のない変数が推計から排除される可能性がある。 Ridge回帰は、すべての変数を選択するため、多くの無関係な変数がモデルに含まれることになる。 HDCIは、まずLasso回帰で重要な変数を選択し、その後Partial Ridge回帰を用いてこれらの変数の係数を再推定することで、Lassoの変数選択の強みとRidgeの… 190 <iframe src="https://hatenablog-parts.com/embed?url=https%3A%2F%2Fides.hatenablog.com%2Fentry%2F2024%2F06%2F12%2F020914" title="高次元スパース線形モデルにおけるパラメータの信頼区間を構築するためのブートストラップLasso+部分リッジ法[R] - 井出草平の研究ノート" class="embed-card embed-blogcard" scrolling="no" frameborder="0" style="display: block; width: 100%; height: 190px; max-width: 500px; margin: 10px 0px;"></iframe> Hatena Blog https://hatena.blog 2024-06-12 02:09:14 rich https://ides.hatenablog.com/entry/2024/06/12/020914 1.0 100%