मैं सोच रहा था, क्यों LASSO और LARS मॉडल चयन के तरीके इतने लोकप्रिय हैं, भले ही वे मूल रूप से सौतेले वार फॉरवर्ड सिलेक्शन के भिन्नरूप हैं (और इस तरह पथ निर्भरता से पीड़ित हैं)?
इसी तरह, मॉडल चयन के लिए जनरल टू स्पेसिफिक (GETS) के तरीकों को ज्यादातर अनदेखा क्यों किया जाता है, भले ही वे LARS / LASSO से बेहतर करते हैं क्योंकि वे चरण-वार प्रतिगमन समस्या से पीड़ित नहीं हैं? (जीईटीएस का मूल संदर्भ: http://www.federalreserve.gov/pubs/ifdp/2005/838/ifdp838.pdf - इसमें नया एल्गोरिथ्म एक व्यापक मॉडल और ट्री खोज से शुरू होता है जो पथ निर्भरता से बचा जाता है, और इसे दिखाया गया है अक्सर LASSO / LARS से बेहतर करते हैं)।
यह सिर्फ अजीब लगता है, LARS / LASSO को लगता है कि सामान्य से ज्यादा एक्सपोजर और सिचुएशन हैं (GETS), किसी को भी कोई विचार है?
एक गरमागरम बहस शुरू करने की कोशिश नहीं कर रहा है, इसके लिए एक तर्कसंगत स्पष्टीकरण की तलाश में है कि साहित्य GETS के बजाय LASSO / LARS पर ध्यान केंद्रित क्यों करता है और कुछ लोग वास्तव में LASSO / LARS की कमियों को इंगित करते हैं।