迭代式Lasso特征选择：高效处理高维数据

"一种面向高维数据的迭代式Lasso特征选择方法.pdf" 本文主要探讨了在高维数据处理中面临的挑战，特别是对于海量或高维小样本数据集，传统的Lasso（套索回归）方法在特征选择时可能出现计算复杂度过高和过拟合的问题。Lasso方法是线性模型中的一种正则化技术，通过引入L1范数惩罚项，它既能实现特征选择，又能控制模型的复杂度，但其缺点在于处理高维数据时效率较低且易过拟合。 为解决这些问题，作者提出了一种改进的Lasso方法——迭代式Lasso。该方法的核心思想是将特征集划分为K个子集，然后逐步进行特征提取。首先，对第一份特征子集执行Lasso，挑选出重要的特征，并将这些特征添加到第二份子集中，接着对新的子集再次应用Lasso，如此迭代，直至所有子集都被处理，最终形成一个精简的特征子集。这种方法通过逐步递增的方式减少了计算负担，并有助于防止过拟合，因为它允许模型在每个步骤中仅关注一小部分特征，从而可能提高模型的泛化能力。 实验证明，迭代式Lasso方法在处理高维海量或高维小样本数据集的特征选择上表现优秀，是一种有效的特征选择策略。这种技术已被成功应用于高维数据的分类和预测模型构建中，尤其是在数据挖掘和人工智能领域，对于降低模型复杂性、提高预测准确性和理解数据模式有着显著作用。 本文的作者包括施万锋、胡学钢和俞奎，他们分别来自合肥工业大学计算机与信息学院。文章指出，迭代式Lasso方法对于处理大规模高维数据集提供了一种新思路，为未来的研究和实践提供了有价值的工具。该研究得到了国家自然科学基金和合肥工业大学“千人计划”团队专项基金的支持。 关键词：Lasso，特征选择，迭代式Lasso 中图分类号：TP181 文献标志码：A 文章编号：1001-3695(2011)12-4463-04 doi：10.3969/j.issn.1001-3695.2011.12.016 总结来说，这篇论文介绍的迭代式Lasso特征选择方法是对传统Lasso方法的一种优化，尤其适用于处理高维度和样本量较小的数据集。通过迭代的方式，该方法可以有效地减少计算成本，避免过拟合，提高模型的泛化能力和预测性能。这对于大数据分析和机器学习领域的研究者和实践者具有重要的参考价值。