【摘 要】
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Lasso是机器学习中比较常用的一种变量选择方法,适用于具有稀疏性的回归问题.当样本量巨大或者海量的数据存储在不同的机器上时,分布式计算是减少计算时间提高效率的重要方式之一.本文在给出Lasso模型等价优化模型的基础上,将ADMM算法应用到此优化变量可分离的模型中,构造了一种适用于Lasso变量选择的分布式算法,证明了该算法的收敛性;同时,我们通过数值实验,将本文构造的分布式算法与循环坐标下降法和ADMM算法进行了比较分析,结果显示在处理样本集大的稀疏性回归问题时,本文提出的算法的计算时间和误差都小于其他
【机 构】
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华东师范大学统计学院,上海,200062
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Lasso是机器学习中比较常用的一种变量选择方法,适用于具有稀疏性的回归问题.当样本量巨大或者海量的数据存储在不同的机器上时,分布式计算是减少计算时间提高效率的重要方式之一.本文在给出Lasso模型等价优化模型的基础上,将ADMM算法应用到此优化变量可分离的模型中,构造了一种适用于Lasso变量选择的分布式算法,证明了该算法的收敛性;同时,我们通过数值实验,将本文构造的分布式算法与循环坐标下降法和ADMM算法进行了比较分析,结果显示在处理样本集大的稀疏性回归问题时,本文提出的算法的计算时间和误差都小于其他两种算法.
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