Метод наименьших углов (пример)

Материал из MachineLearning.

Метод наименьших углов (англ. least angle regression, LARS) — алгоритм отбора признаков в задачах линейной регрессии. Алгоритм предложили Бредли Эфрон, Тревор Хасти и Роберт Тибширани [1].

LARS решает следующую задачу. Пусть назначена линейная регрессионная модель. При большом количестве свободных переменных возникает проблема неустойчивого оценивания весов модели. LARS предлагает метод выбора такого набора свободных переменных, который имел бы наиболее значимую статистическую связь с зависимой переменной. Также LARS предлагает метод оценки весов.

Алгоритм LARS похож на алгоритм шаговой регрессии. Различие в том, что вместо последовательного добавления свободных, на каждом шаге алгоритмов происходит измерение весов модели. Веса увеличиваются так, чтобы доставить наибольшую корреляцию с вектором регрессионных остатков. Основным достоинством LARS является то, что он выполняется за число шагов, не превышающее число свободных переменных.

Частным случаем алгоритма LARS является алгоритм LASSO.