几类群组变量选择方法及其块坐标下降算法

摘要

cqvip:在复杂数据中变量往往成组出现,考虑了Lasso、SCAD、Bridge及MCP四种不同模型选择的惩罚项,研究了它们在群组变量中的方法及其块坐标下降算法,在Logistic模型的条件下进行模拟,结果表明Composite MCP组惩罚方法在预测能力和变量选择上均优于其他三种群组惩罚方法,并运用到销售网络办公软件公司的广告数据中,结果表示四种方法中Composite MCP方法在广告转化研究中效果是最优的,通过比较,选择出影响广告转化的群组结构及单个变量,为选择投放策略提供合理的依据。