Quadratic regression (QR) modeller naturligt förlänga linjära modeller genom att överväga interaktionseffekter mellan kovariaterna. För att kunna göra modellval i QR är det viktigt att behålla den hierarkiska modellstrukturen. Befintliga legaliseringsmetoder uppnår i allmänhet detta genom att lösa komplexa optimeringsproblem, som kräver höga beräkningskostnader och därmed gör dem ogenomförbara för analys av data med hög dimension. I detta dokument presenteras en ny skalbar legaliseringsmetod, Regularization Algorithm under Marginality Principe (RAMP), för modellval i högdimensionell QR. Den hierarki-bevarande regulariseringsbanan kan beräknas effektivt av RAMP. Metoder för reglering i två steg studeras också. Dessa metoder utvidgas sedan till generaliserade QR-modeller.
REF har ytterligare förbättrat detektionen av interaktion genom att föreslå en legaliseringsalgoritm enligt marginalitetsprincipen (RAMP).
Model Selection for High Dimensional Quadratic Regression via Regularization
{'venue': None, 'journal': 'arXiv: Methodology', 'mag_field_of_study': ['Mathematics']}