Vi undersöker permission-one-out korsvalidering (CV) som en determinator av vikten av strafftermen i den minst absoluta krymp-och urvalsoperatör (LASSO). För det första, på grundval av algoritmen som passerar meddelandet och en perturbativ diskussion om att antalet observationer är tillräckligt stort, tillhandahåller vi enkla formler för att ungefär bedöma två typer av CV-fel, vilket gör det möjligt för oss att avsevärt minska den nödvändiga kostnaden för beräkning. Dessa formler ger också en enkel koppling av CV-felen till restsummorna av kvadrater mellan de rekonstruerade och de givna mätningarna. För det andra, på grundval av detta fynd, utvärderar vi analytiskt CV-felen när designmatrisen ges som en enkel slumpmässig matris i den stora storleksgränsen med hjälp av replikmetoden. Slutligen jämförs dessa resultat med resultaten från numeriska simuleringar på finita storlekssystem och bekräftas vara korrekta. Vi tillämpar också enkla formler för den första typen av CV fel på en faktisk datauppsättning av supernovor.
Två typer av LOOE- approximationsformler för LASSO gavs nyligen i REF.
Cross validation in LASSO and its acceleration
{'venue': None, 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science', 'Physics']}