Fused LassoをRで実装してみた【簡単な説明付き】 - Qiita

Fused LassoをRで実装してみた【簡単な説明付き】 - Qiita

はじめに 最も単純な線形回帰モデルに最小二乗法があります。その派生として正則化項を目的関数に加えて...概要を表示 はじめに 最も単純な線形回帰モデルに最小二乗法があります。その派生として正則化項を目的関数に加えて最適化を行うRidge回帰やLasso回帰があります。正則化項を加えることでオーバーフィッティングをやわらげたり、スパースな推定ができたりします。スパースな推定とは、求める回帰係数を0と予測することを言います。目的変数に関係のない変数を落としてくれるのですね。すごい。 さて、本記事ではLasso回帰の派生であるFused Lassoについて簡単に説明し、その後Rで実装したいと思います。 回帰問題 回帰問題の設定を説明します。標準化された目的変数$y$と$p$次元の説明変数$\underline{x}$のペアデータ$(y,\underline{x})$が$(y_1,\underline{x}_1),(y_2,\underline{x}_2),\dots,(y_n,\underline{x}_n)