TY -的A2 -赵,宵夜AU -托马斯,Janek盟——Hepp Tobias盟——娃,安德烈亚斯盟——Bischl Bernd PY - 2017 DA - 2017/07/31 TI -探索与基于模型的稀疏和快变量选择提高SP - 1421409六世- 2017 AB -提出了一种新的基于模型的变量选择方法梯度增加和随机排列变量。基于模型的增加是一个工具来适应一个统计模型在进行变量选择在同一时间。拟合的缺点在于需要多个模型适合稍微改变数据(例如,交叉验证或引导)迭代寻找最优数量的增加,防止过度拟合。在我们建议的方法中,我们增加的数据集随机排列版本的真实变量,所谓的影子变量,和尽快停止逐步拟合变量将被添加到模型中。这允许变量选择在一个合适的模型,而无需进一步的调优参数。我们表明,探测方法可以与最先进的选择方法稳定在高维分类基准选择和应用在三个基因表达数据集。SN - 1748 - 670 - 2017/1421409 / 10.1155 x你——https://doi.org/10.1155/2017/1421409——摩根富林明——计算和数学方法在医学PB - Hindawi KW - ER