group lasso1 [고차원 데이터분석] Group Lasso (with Group MCP, SCAD) 많은 회귀 문제들에서 설명변수들은 완전히 분리되는 것이 아니라 변수들이 하나의 공통 요인으로 묶일 수 있는 경우가 종종 있다. 예를 들어 범주형 변수를 지시 함수(Indicator function)을 통해 더미 변수(Dummy variable)로 나타내면 생성된 여러 변수들은 하나의 공통 요인으로 묶일 수 있다. 연속형 변수 역시 사전적으로 변수들의 그룹 정보를 알고 있다면 이 정보를 이용하지 않을 이유는 없다. 실제로 데이터가 그룹구조를 가지고 있을 때 그 정보를 활용해 더 높은 수준의 예측 성능을 낼 수 있다. 또한 변수 선택 관점에서 개별 변수를 선택하는 것이 아니라 변수들의 집합인 그룹을 선택하면, 진보적인(liberal) 결과와 함께 조금 더 해석적인 모형을 만들 수 있다. 노테이션 먼저 정의하.. 2022. 8. 21. 이전 1 다음
