BriefGPT - AI 论文速递 · 2024-12-24T00:00:00Z

Fréchet Regression for Multi-Label Feature Selection with Implicit Regularization

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内容提要

该研究提出了一种隐式正则化方法用于Fréchet回归，解决了变量选择不足的问题。该方法能够捕捉预测变量与响应之间的非线性互动，同时提高模型的稀疏性和选择一致性。

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标签

Fréchet回归 变量选择 模型稀疏性 隐式正则化 非线性互动