Veri Bilimi

Veri Bilimi

LASSO Estimator in Logistic Regression for Small Data Sets

Yazarlar: Aslı YAMAN, Mehmet Ali CENGİZ

Cilt 4 , Sayı 1 , 2021 , Sayfalar 69 - 72

Konular:Fen

Anahtar Kelimeler:LASSO,Bernoulli dağılımı,Lojistik regresyon,Değişken seçimi

Özet: Değişken seçimi, regresyon analizinde kullanılan önemli bir konudur. Regresyon analizinde, LASSO (En Küçük Mutlak Daralma ve Seçim Operatörü) değişken seçimine benzer olarak seyrek çözümler sunmaktadır. LASSO, daraltma ve değişken seçimi işlemlerini aynı anda yapabilen kullanışlı bir araçtır ve LASSO ceza kriteri, parametre tahminlerini tam olarak sıfır değerine indirebilir. Genellikle büyük veri kümelerinde kullanılır fakat bu çalışmada, özellikle küçük veri setlerinde bazı bilgi kriterlerini kullanarak çok değişkenli Bernoulli lojistik modelleri için değişken seçim problemi ele alınmıştır. Model seçiminde kullanılan dört farklı bilgi kritere göre elde edilen simülasyon sonuçları karşılaştırılmıştır.

ATIFLAR
Atıf Yapan Eserler
Henüz Atıf Yapılmamıştır
KAYNAK GÖSTER
BibTex
KOPYALA
@article{2021, title={LASSO Estimator in Logistic Regression for Small Data Sets}, volume={4}, number={69–72}, publisher={Veri Bilimi}, author={Aslı YAMAN,Mehmet Ali CENGİZ}, year={2021} }
APA
KOPYALA
Aslı YAMAN,Mehmet Ali CENGİZ. (2021). LASSO Estimator in Logistic Regression for Small Data Sets (Vol. 4). Vol. 4. Veri Bilimi.
MLA
KOPYALA
Aslı YAMAN,Mehmet Ali CENGİZ. LASSO Estimator in Logistic Regression for Small Data Sets. no. 69–72, Veri Bilimi, 2021.
Atıf Görüntüle
PDF Görüntüle
Kaynak Görüntüle
Paylaş
Dergi Bilgileri