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基于L1/2+1正则化的稀疏Logistic回归( Sparse Logistic Regression with the Hybrid L1/2+1 Regularization )
Yuhuan Yang
本文提出了L1/2+1正则化logistic回归模型及相应的算法。L1/2正则项具有无偏性、稀疏性和Oracle性质。L1正则项从理论上保证了凸函数的性质。模型的正则项由L1/2范数和L1范数的线性组合构成，可有效改善过拟合问题和模型的泛化能力。该算法采用坐标下降法的思想，将参数的求解转化为一系列一元函数的极值问题，从而给出了参数估计的解析表达式。模拟数据和真实数据的实验表明，在某些情况下，本文提出的模型和算法在变量选择和预测能力上优于传统的logistic回归和几种经典的正则化logistic回归，适用于变量间相关性较低的小样本数据集。
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