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用于隐式正则化的Fréchet回归多标签特征选择
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原文中文，约200字，阅读约需1分钟。
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内容提要
该研究提出了一种新方法，通过隐式正则化解决Fréchet回归中的变量选择不足问题，避免了传统方法的偏差，提高了模型的稀疏性和选择一致性。
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关键要点
- 该研究提出了一种新方法，通过隐式正则化解决Fréchet回归中的变量选择不足问题。
- 新方法避免了传统显式正则化可能引入的偏差。
- 研究结果表明，该方法在捕捉预测变量与响应之间的非线性互动方面表现良好。
- 该方法促进了模型的稀疏性，展现了良好的选择一致性。
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