基于spike-and-slab先验分布的贝叶斯变量选择方法
张宪友,李东喜䥺Symbolj@@太原理工大学数学学院, 山西 太原 030024
发布日期:2021-11-25作者简介:张宪友(1995— ),男,硕士研究生,研究方向为高维数据分析. E-mail:jiyoudog@sina.com*通信作者简介:李东喜(1982— ),男,博士,副教授,研究方向为数据挖掘. E-mail:dxli0426@126.com基金资助:国家自然科学基金资助项目(11571009);山西省应用基础研究计划资助项目(201901D111086)A Bayesian approach for variable selection using spike-and-slab prior distribution
ZHANG Xian-you, LI Dong-xi*College of Mathematics, Taiyuan University of Technology, Taiyuan 030024, Shanxi, China
Published:2021-11-25摘要/Abstract
摘要： 针对超高维数据,提出一种基于spike-and-slab先验分布的超高维线性回归模型的贝叶斯变量选择方法。该方法继承了弹性网方法和EM算法的优点,以较快的收敛速度来获得稀疏的预测模型。特别地,针对系数的spike-and-slab先验分布设置上,该方法允许系数从不同坐标借力、自动适应已知数据的稀疏信息以及进行多重调整。通过与常用方法的比较,证明了该方法的准确性和有效性。
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