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lasso简介 使用数理统计模型从海量数据中有效挖掘信息越来越受业界关注.建模时为了尽量减小因缺少重要自变量而出现的模型偏差,通常会选择尽可能多的自变量.所以建模过程需要通过自变量选择来提高模型的解释性和预测精度.Lasso 则是一种能够实现指标集合精简的估计方法.
基于Lasso模型对居民消费价格指数的研究
【摘 要】
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lasso简介 使用数理统计模型从海量数据中有效挖掘信息越来越受业界关注.建模时为了尽量减小因缺少重要自变量而出现的模型偏差,通常会选择尽可能多的自变量.所以建模过程需
【机 构】
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天津财经大学
【出 处】
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财讯
【发表日期】
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2017年10期
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