Vi anser att problemet med att förutsäga en resultatvariabel med p kovariater som mäts på n oberoende observationer, i den miljö där flexibla och tolkningsbara passformer är önskvärda. Vi föreslår den kondenserade lasso tillsatsmodellen (FLAM), där varje additiv funktion uppskattas vara bitvis konstant med ett litet antal adaptivt valda knopar. FLAM är lösningen på ett konvext optimeringsproblem, för vilket en enkel algoritm med garanterad konvergens till det globala optimala tillhandahålls. FLAM visas vara konsekvent i höga dimensioner, och en opartisk uppskattning av dess frihetsgrad föreslås. Vi utvärderar FLAM:s prestanda i en simuleringsstudie och på två datamängder.
Även om inte utvecklats för att analysera upprepade åtgärder, den smält lasso additiv modell (FLAM) REF ) liknar vår.
Fused Lasso Additive Model
{'venue': None, 'journal': 'arXiv: Methodology', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Medicine']}