Гибридный алгоритм построения разреженной регрессии

DOI: 10.21293/1818-0442-2025-28-1-86-92

Скачать текст статьи в формате PDF

Скачать JATS xml

Аннотация: Предложен гибридный алгоритм для построения разреженной регрессии. Выполнено тестирование алгоритма с использованием реальных и синтетических данных. Результаты проведенных экспериментов свидетельствуют о возможности применения алгоритма к рассматриваемым задачами и демонстрируют его эффективность в сравнении с известными методами.

Ключевые слова: разреженная регрессия, Lasso, отбор признаков, обратная задача

Сведения о финансировании: Исследование выполнено при финансовой поддержке Российского научного фонда (проект № 25-21-00123).

Библиография статьи:
Грибанова Е. Б. Гибридный алгоритм построения разреженной регрессии / Е. Б. Грибанова, Р. С. Герасимов // Доклады Томского государственного университета систем управления и радиоэлектроники. – 2025. – Т. 28, № 1. – С. 86–92. DOI: 10.21293/1818-0442-2025-28-1-86-92

Авторы и правообладатели:

  • Грибанова Е. Б. , Томский государственный университет систем управления и радиоэлектроники (Томск, Россия)
  • Герасимов Р. С. , Томский государственный университет систем управления и радиоэлектроники (Томск, Россия)

  • 1. Economic modeling of mechanized and semi-mechanized rainfed wheat production systems using multiple linear regression model / A.K. Mobin, R. Reza, E.-T. Mahdi, K.-M. Armaghan // Information Processing in Agriculture. – 2020. – Vol. 7, No. 1. – P. 30–40.
  • 2. Using a linear regression approach to sequential interindustry model for time-lagged economic impact analysis / H. Kehan, M. Zhifu, C. D’Maris, G. Dabo // Structural Change and Economic Dynamics. – 2022. – Vol. 62. – P. 399–406.
  • 3. On sparse regression, Lp‐regularization, and automated model discovery / J.A. McCulloch, S.R. St. Pierre, K. Linka, E. Kuhl // International Journal for Numerical Methods in Engineering. – 2024. – Vol. 125, No. 14. – Р. e7481.
  • 4. Upendra S. Multicollinearity in Multiple Linear Regression: Detection, Consequences, and Remedies / S. Upendra, R. Abbaiah, P. Balasiddamuni // International Journal for Research in Applied Science and Engineering Technology. – 2023. – Vol. 11, No. 9. – IJRASET55786.
  • 5. Ojo O.O. Bayesian analysis of macroeconomic variables on national savings / O.O. Ojo, A.A. Adepoju // Communications in Statistics: Case Studies, Data Analysis and Applications. – 2021. – Vol. 7, No. 3. – P. 432–441.
  • 6. Vukovic D.B. Predicting the Performance of Retail Market Firms: Regression and Machine Learning Methods / D.B. Vukovic, L. Spitsina, E. Gribanova, V. Spitsin, I. Lyzin // Mathematics. – 2023. – Vol. 11, No. 8. – Р. 1916.
  • 7. Terui N. Measuring large-scale market responses from aggregated sales – Regression model for high-dimensional sparse data / N. Terui, Y. Li // Research Papers in Economics. – 2019. – Vol. 38, No. 5. – P. 440–458.
  • 8. Islamiyati A. Studi longitudinal pada analisis data gula darah pasien diabetes melalui principal component analysis / A. Islamiyati, S. Sahriman, S. Oktoni // Jambura Journal of Mathematics. – 2022. – Vol. 4, No. 1. – P. 41–49.
  • 9. Phan T.-T.-H. Enhancing rice seed purity recognition accuracy based on optimal feature selection / T.-T.-H. Phan, L.H.B. Nguyen // Ecological Informatics. – 2025. – Vol. 86. – Р. 103044.
  • 10. Regularization methods for high-dimensional data as a tool for seafood traceability / C. Yokochi, R. Bispo, F. Ricardo, R. Calado // Journal of Statistical Theory and Practice. – 2023. – Vol. 17, No. 3. – Р. 44.
  • 11. Roozbeh M. Generalized cross-validation for simultaneous optimization of tuning parameters in ridge regression / M. Roozbeh, M. Arashi, N.A. Hamzah // Iranian Journal of Science and Technology, Transactions A: Science. – 2020. – Vol. 44. – P. 473–485.
  • 12. Tibshirani R. Regression shrinkage and selection via the lasso // Journal of the Royal Statistical Society, Series B. – 1996. – Vol. 58. – P. 267–288.
  • 13. Gribanova E. Elaboration of an algorithm for solving hierarchical inverse problems in applied economics / E. Gribanova // Mathematics. – 2022. – Vol. 10, No. 15. – Р. 2779.
  • 14. Gribanova E. Algorithm for solving the inverse problems of economic analysis in the presence of limitations // EUREKA: Physics and Engineering. – 2020. – No. 1. – P. 70–78.
  • 15. Грибанова Е.Б. Методы решения обратных задач экономического анализа с помощью минимизации приращений аргументов // Доклады ТУСУР. – 2018. – T. 21, № 2. – С. 95–99.
  • 16. Belsley D.A. Conditioning diagnostics: Collinearity and weak data in regression. – New York: John Wiley & Sons, 1991. – 396 p.
  • 17. UC Irvine Machine Learning Repository. Auto MPG [Электронный реcурс]. – Режим доступа: https://archive.ics. uci.edu/dataset/9/auto+mpg, свободный (дата обращения: 24.02.2025).
  • 18. Katrutsa A.M. Stress test procedure for feature selection algorithms / A.M. Katrutsa, V.V. Strijov // Chemometrics and Intelligent Laboratory Systems. – 2015. – Vol. 142. – P. 172–183.
  • 19. Katrutsa A. Comprehensive study of feature selection methods to solve multicollinearity problem according to evaluation criteria / A. Katrutsa, V. Strijov // Expert Systems with Applications. – 2017. – Vol. 76. – P. 1–11.
  • 20. Грибанова Е.Б. Алгоритм выбора признаков линейной регрессии для решения проблемы мультиколлинеарности // Искусственный интеллект и принятие решений. – 2025. – № 1. – С. 95–104.
  • 21. UC Irvine Machine Learning Repository. Community and crime [Электронный реcурс]. – Режим доступа: https://archive.ics.uci.edu/dataset/183/communities+and+crime, свободный (дата обращения: 8.04.2025).
Адрес редакции

  634050, г. Томск, пр. Ленина, 40, МК, каб. 310/2

  (3822) 701-582, внутр.: 1456

  journal@tusur.ru