Vi föreslår en ny sparty-smoothness straff för högdimensionella generaliserade additiv modeller. Kombinationen av sparhet och jämnhet är avgörande för matematisk teori samt prestanda för finit-provdata. Vi presenterar en beräkningseffektiv algoritm, med bevisbara numeriska konvergensegenskaper, för att optimera den bestraffade sannolikheten. Dessutom ger vi orakelresultat som ger asymptotisk optimalitet hos vår estimator för högdimensionella men glesa additivmodeller. Slutligen, en adaptiv version av vår sparty-smoothness bestraffade tillvägagångssätt ger stora ytterligare prestandavinster.
Kombinationen av glest urval av funktioner och jämnhet tillämpas i additiva modeller REF 24, 25] samt smält Lasso [27].
High-dimensional additive modeling