LARS(最小角回归)

LARS(最小角回归)优缺点LARS是一个适用于高维数据的回归算法。优点: 特别适合于特征维度n远高于样本数m的情况。 算法的最坏计算复杂度和最小二乘法类似,但是其计算速度几乎和前向选择算法一样 可以产生分段线性结果的完整路径,这在模型的交叉验证中极为有用 缺点:由于LARS的迭代方向是根据目标的残差而定,所以该算法对样本的噪声极为敏感。…

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优缺点

LARS是一个适用于高维数据的回归算法。

优点:

  • 特别适合于特征维度n 远高于样本数m的情况。

  • 算法的最坏计算复杂度和最小二乘法类似,但是其计算速度几乎和前向选择算法一样

  • 可以产生分段线性结果的完整路径,这在模型的交叉验证中极为有用

缺点:

  • 由于LARS的迭代方向是根据目标的残差而定,所以该算法对样本的噪声极为敏感。
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