最小角度回归lars

资 源 简 介

最小角度回归lars

详 情 说 明

最小角度回归（Least Angle Regression, LARS）是一种高效的线性回归算法，具有几个显著特点。该算法通过逐步将预测变量引入模型，每次选择与当前残差相关性最强的变量，并沿着该方向调整系数，直到其他变量与残差的相关性与之相当。这种策略使得LARS在计算效率上表现出色。

LARS算法的一个关键特性是其与Lasso回归的紧密联系。通过简单修改LARS的计算步骤，就可以实现Lasso回归，这种改进能够计算给定问题的所有可能Lasso估计值。相比传统方法，这种实现方式将计算时间降低了一个数量级。

此外，LARS还可通过另一种修改来高效实现前向逐步线性回归（Forward Stagewise）。这种联系解释了之前观察到的类似数值结果，表明这两种模型选择方法在本质上是相关的。LARS的这些特性使其成为处理高维数据和模型选择问题的有力工具。

算法在每次迭代中都会计算预测变量与当前残差的相关性，并选择最具相关性的方向进行调整。这种策略不仅计算高效，而且能够产生完整的解路径，为模型选择提供了更多灵活性。