A Two-Stage Regularization Method for Variable Selection and Forecasting in High-Order Interaction Model
المؤلفون المشاركون
المصدر
العدد
المجلد 2018، العدد 2018 (31 ديسمبر/كانون الأول 2018)، ص ص. 1-12، 12ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2018-11-11
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
12
التخصصات الرئيسية
الملخص EN
Forecasting models with high-order interaction has become popular in many applications since researchers gradually notice that an additive linear model is not adequate for accurate forecasting.
However, the excessive number of variables with low sample size in the model poses critically challenges to predication accuracy.
To enhance the forecasting accuracy and training speed simultaneously, an interpretable model is essential in knowledge recovery.
To deal with ultra-high dimensionality, this paper investigates and studies a two-stage procedure to demand sparsity within high-order interaction model.
In each stage, square root hard ridge (SRHR) method is applied to discover the relevant variables.
The application of square root loss function facilitates the parameter tuning work.
On the other hand, hard ridge penalty function is able to handle both the high multicollinearity and selection inconsistency.
The real data experiments reveal the superior performances to other comparing approaches.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Dong, Yao& Jiang, He. 2018. A Two-Stage Regularization Method for Variable Selection and Forecasting in High-Order Interaction Model. Complexity،Vol. 2018, no. 2018, pp.1-12.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1133116
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Dong, Yao& Jiang, He. A Two-Stage Regularization Method for Variable Selection and Forecasting in High-Order Interaction Model. Complexity No. 2018 (2018), pp.1-12.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1133116
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Dong, Yao& Jiang, He. A Two-Stage Regularization Method for Variable Selection and Forecasting in High-Order Interaction Model. Complexity. 2018. Vol. 2018, no. 2018, pp.1-12.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1133116
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-1133116
قاعدة معامل التأثير والاستشهادات المرجعية العربي "ارسيف Arcif"
أضخم قاعدة بيانات عربية للاستشهادات المرجعية للمجلات العلمية المحكمة الصادرة في العالم العربي
تقوم هذه الخدمة بالتحقق من التشابه أو الانتحال في الأبحاث والمقالات العلمية والأطروحات الجامعية والكتب والأبحاث باللغة العربية، وتحديد درجة التشابه أو أصالة الأعمال البحثية وحماية ملكيتها الفكرية. تعرف اكثر