Independently Interpretable Lasso for Generalized Linear Models

可解释性 正规化(语言学) 极小极大 过度拟合 数学 线性回归 计算机科学 Lasso(编程语言) 线性模型 人工智能 算法 应用数学 数学优化 机器学习 人工神经网络 万维网
作者
Masashi Takada,Taiji Suzuki,Hironori Fujisawa
出处
期刊:Neural Computation [The MIT Press]
卷期号:32 (6): 1168-1221 被引量:1
标识
DOI:10.1162/neco_a_01279
摘要

Sparse regularization such as [Formula: see text] regularization is a quite powerful and widely used strategy for high-dimensional learning problems. The effectiveness of sparse regularization has been supported practically and theoretically by several studies. However, one of the biggest issues in sparse regularization is that its performance is quite sensitive to correlations between features. Ordinary [Formula: see text] regularization selects variables correlated with each other under weak regularizations, which results in deterioration of not only its estimation error but also interpretability. In this letter, we propose a new regularization method, independently interpretable lasso (IILasso), for generalized linear models. Our proposed regularizer suppresses selecting correlated variables, so that each active variable affects the response independently in the model. Hence, we can interpret regression coefficients intuitively, and the performance is also improved by avoiding overfitting. We analyze the theoretical property of the IILasso and show that the proposed method is advantageous for its sign recovery and achieves almost minimax optimal convergence rate. Synthetic and real data analyses also indicate the effectiveness of the IILasso.
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