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一般化線形モデルに対する LASSO または Elastic Net 正則化
は、1 つ以上の名前と値のペアの引数で指定された追加オプションを使用して、正則化された一般化線形回帰をあてはめます。たとえば B
= lassoglm(X
,y
,distr
,Name,Value
)'Alpha',0.5
は、パラメーター Alpha
が 0.5 に等しい Elastic Net を正則化の手法として設定します。
[1] Tibshirani, R. “Regression Shrinkage and Selection via the Lasso.” Journal of the Royal Statistical Society. Series B, Vol. 58, No. 1, 1996, pp. 267–288.
[2] Zou, H., and T. Hastie. “Regularization and Variable Selection via the Elastic Net.” Journal of the Royal Statistical Society. Series B, Vol. 67, No. 2, 2005, pp. 301–320.
[3] Friedman, J., R. Tibshirani, and T. Hastie. “Regularization Paths for Generalized Linear Models via Coordinate Descent.” Journal of Statistical Software. Vol. 33, No. 1, 2010. https://www.jstatsoft.org/v33/i01
[4] Hastie, T., R. Tibshirani, and J. Friedman. The Elements of Statistical Learning. 2nd edition. New York: Springer, 2008.
[5] Dobson, A. J. An Introduction to Generalized Linear Models. 2nd edition. New York: Chapman & Hall/CRC Press, 2002.
[6] McCullagh, P., and J. A. Nelder. Generalized Linear Models. 2nd edition. New York: Chapman & Hall/CRC Press, 1989.
[7] Collett, D. Modelling Binary Data. 2nd edition. New York: Chapman & Hall/CRC Press, 2003.