Regularization and Variable Selection Via the Elastic Net

弹性网正则化 正规化(语言学) 特征选择 算法 计算机科学 变量(数学) 数学 数学优化 应用数学 人工智能 数学分析
作者
Hui Zou,Trevor Hastie
出处
期刊:Journal of The Royal Statistical Society Series B-statistical Methodology [Wiley]
卷期号:67 (2): 301-320 被引量:18001
标识
DOI:10.1111/j.1467-9868.2005.00503.x
摘要

We propose the elastic net, a new regularization and variable selection method. Real world data and a simulation study show that the elastic net often outperforms the lasso, while enjoying a similar sparsity of representation. In addition, the elastic net encourages a grouping effect, where strongly correlated predictors tend to be in or out of the model together. The elastic net is particularly useful when the number of predictors (p) is much bigger than the number of observations (n). By contrast, the lasso is not a very satisfactory variable selection method in the p≫n case. An algorithm called LARS-EN is proposed for computing elastic net regularization paths efficiently, much like algorithm LARS does for the lasso.
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