利用$\ell_1$-正则化加速多项式Logistic回归的交叉验证
小渊聪、川崎吉崎; 19(52):1−30, 2018.
摘要
我们开发了一个近似公式，用于评估由$\ell_1$-范数正则化的多项式logistic回归的预测似然的交叉验证估计。这使我们能够避免进行交叉验证所需的重复优化；因此，可以显著减少计算时间。该公式是通过一种摄动方法推导出来的，该方法利用了数据大小和模型维数的巨大性。还讨论了弹性网正则化的扩展。模拟数据和UCI机器学习库中的ISOLET数据集证明了近似公式的有用性。实现近似公式的MATLAB和python代码分布在（Obuchi，2017；Takahashi和Obuchi，2017）。
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