Stochastic correlation coefficient ensembles for variable selection

In this paper, we propose a novel Max-Relevance and Min-Common-Redundancy criterion for variable selection in linear models. Considering that the ensemble approach for variable selection has been proven to be quite effective in linear regression models, we construct a variable selection ensemble (VS...
Ausführliche Beschreibung

Gespeichert in:
Autor*in:

Che, JinXing [verfasserIn]

Yang, YouLong

Format:

Artikel

Sprache:

Englisch

Erschienen:

2017

Rechteinformationen:

Nutzungsrecht: © 2016 Informa UK Limited, trading as Taylor & Francis Group 2016

Schlagwörter:

maximal relevance

stochastic correlation coefficient ensemble

ranking

minimal redundancy

LASSO

Variables

Computer simulation

Stochastic models

Data sets

Probability theory

Algorithms

Regression analysis

Redundancy

Correlation

Criteria

Regression coefficients

Übergeordnetes Werk:

Enthalten in: Journal of applied statistics - Abingdon [u.a.] : Taylor & Francis, 1984, 44(2017), 10, Seite 1721-22

Übergeordnetes Werk:

volume:44 ; year:2017 ; number:10 ; pages:1721-22

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DOI / URN:

10.1080/02664763.2016.1221913

Katalog-ID:

OLC1994154357

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