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sequential Feature Screening for Generalized Linear Models with Sparse Ultra-High Dimensional Data

Journal of Systems Science & Complexity 2020年第2期33卷 510-526页

作者： ZHANG Junying WANG Hang ZHANG Riquan ZHANG Jiajia Department of Mathematics Taiyuan University of TechnologyTaiyuan 030024China Department of Statistics East China Normal UniversityShanghai 200241China Department of Epidemiology and Biostatistics University of South CarolinaColumbia 20295USA

This paper considers the iterative sequential lasso(ISLasso)variable selection for generalized linear model with ultrahigh dimensional feature *** ISLasso selects features by estimated parameter sequentially iteratively for the second order approximation of likelihood function where the features selected depend on regulatory *** procedure stops when extended BIC(EBIC)reaches a *** study demonstrates that the new method is a desirable approach over other methods.

关键词： Extended BIC generalized linear model sequential lasso sequential iteration variable screening variable selection

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