灵活的贝叶斯惩罚回归建模:贝叶斯套索、马蹄铁和马蹄铁+线性、逻辑回归和计数回归-matlab开发

时间:2024-06-20 14:34:32
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文件名称:灵活的贝叶斯惩罚回归建模:贝叶斯套索、马蹄铁和马蹄铁+线性、逻辑回归和计数回归-matlab开发

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更新时间:2024-06-20 14:34:32

matlab

这是一个全面的、用户友好的工具箱,实现了贝叶斯线性回归、逻辑回归和计数回归的最新技术。 该工具箱提供了 ridge、lasso、horseshoe、horseshoe+、log-t 和 g-prior 回归的高效且数值稳定的实现。 对于预测变量数量大于样本大小的数据集,建议使用套索、马蹄形、马蹄形+ 和 log-t 先验,并且 log-t 先验提供对未知稀疏级别的适应。 该工具箱允许将预测变量分配到逻辑分组(可能重叠,以便预测变量可以成为多个组的一部分)。 这可用于利用关于预测因子的先验知识以及它们如何相互关联(例如,将遗传数据分组为基因和基因集合,例如通路)。 现在通过实施泊松和几何回归模型支持计数回归。 为了支持带有异常值的数据分析,我们在贝叶斯线性回归的实现中提供了两个重尾误差模型:拉普拉斯和学生 t 分布误差。 大多数功能都易于使用,工具箱可以直接处理 MATLAB 表(包括自


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