Sammanfattning. Gruppen lasso är en utvidgning av lasso för att göra variabelt urval på (fördefinierade) grupper av variabler i linjär regressionsmodeller. Uppskattningarna har den attraktiva egenskapen att vara invariant under gruppvis ortogonala reparameterizations. Vi utökar gruppen lasso till logistiska regressionsmodeller och presenterar en effektiv algoritm, som är särskilt lämplig för problem med hög dimension, som också kan tillämpas på generaliserade linjära modeller för att lösa motsvarande problem med konvex optimering. Grupplassoestimatorn för logistisk regression visas vara statistiskt konsekvent även om antalet prediktorer är mycket större än provstorleken men med gles underliggande struktur. Vi använder oss vidare av ett tvåstegsförfarande som syftar till glesare modeller än grupplasso, vilket i vissa fall leder till förbättrade förutsägelser. På grund av den tvåstegskaraktären kan dessutom uppskattningarna konstrueras för att vara hierarkiska. Metoderna används på simulerade och verkliga datauppsättningar om splitterplatsdetektering i DNA-sekvenser.
Gruppen lasso straff kan användas som en legalisering term till någon linjär modell, t.ex. logistisk regression REF.
The group Lasso for logistic regression
{'venue': 'Journal of the Royal Statistical Society, Series B', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Mathematics']}