【摘 要】
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在变量选择中,Elastic Net方法已经被证明是非常有效的.现存的Elastic Net惩罚模型由于太过于强调稀疏性而忽略了变量间的交互作用.因此,我们将一个新的正则项加入到Elastic Net惩罚模型中来强调变量间的高阶交互作用.首先,我们构建了特征的超图,超图的每一个节点对应着相关变量,并且每一个超边有一个权重,权重大小代表着超边连接的变量间的相互作用的信息的大小.本文中,我们用MII来
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在变量选择中,Elastic Net方法已经被证明是非常有效的.现存的Elastic Net惩罚模型由于太过于强调稀疏性而忽略了变量间的交互作用.因此,我们将一个新的正则项加入到Elastic Net惩罚模型中来强调变量间的高阶交互作用.首先,我们构建了特征的超图,超图的每一个节点对应着相关变量,并且每一个超边有一个权重,权重大小代表着超边连接的变量间的相互作用的信息的大小.本文中,我们用MII来度量超边的权重.其次我们用特征的超图作为正则项.它可以通过超图中的交互权重自动调整协变量和响应变量间的相关性.最后,我们用交替方向乘子法(ADMM)求解基于信息交互的弹性网罚Logistic模型,由不同数据集上的实例分析可以证明我们提出的新模型的有效性.
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