最小角回歸是針對高維數據的回歸算法。

least angle regression 的優勢如下：

當p>>n時計算是非常高效的。（比如當維數遠大于點數）

它和前向選擇計算速度差不多，并且和最小二乘法復雜度一樣。

生成一個完整的分段線性解的路徑，這交叉驗證和之后的參數調整非常有效。

如果兩個變量的相應值總是相同的，那么他們的系數應該有近似相同的增長速率。因此 LARS的增長總是穩定的

LARS方法的缺點：

由于LARS是基于剩余誤差多次迭代擬合的結果，所以對噪音的影響比較敏感

總結

以上是生活随笔為你收集整理的6.最小角回归（Least Angle Regression）的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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