लार्स का उपयोग करने के पेशेवरों और विपक्ष क्या हैं [1] बनाम एल -1-नियमित रैखिक प्रतिगमन फिटिंग के लिए समन्वित वंश का उपयोग करना?
मुझे मुख्य रूप से प्रदर्शन के पहलुओं में दिलचस्पी है (मेरी समस्याएं Nसैकड़ों और हजारों की संख्या में हैं p। <20) हालांकि, किसी भी अन्य अंतर्दृष्टि की भी सराहना की जाएगी।
संपादित करें: जब से मैंने सवाल पोस्ट किया है, chl ने फ्रीडमैन एट अल द्वारा एक पेपर [2] को इंगित किया है जहां समन्वित वंश को अन्य विधियों की तुलना में काफी तेज दिखाया गया है। यदि ऐसा है, तो क्या मुझे एक अभ्यासी के रूप में समन्वित वंश के पक्ष में केवल लार्स के बारे में भूल जाना चाहिए?
[१] एफ्रॉन, ब्रैडली; हस्ती, ट्रेवर; जॉनस्टोन, इयान और टिबशिरानी, रॉबर्ट (2004)। "कम से कम कोण प्रतिगमन"। आँकड़ों की संख्या 32 (2): पीपी 407–499।
[२] जेरोम एच। फ्रीडमैन, ट्रेवर हस्ती, रॉब तिब्शीरानी, "कोर्डिनेट डिसेंट के माध्यम से सामान्यीकृत रैखिक मॉडल के लिए नियमितीकरण पथ", सांख्यिकीय सॉफ्टवेयर जर्नल, वॉल्यूम। 33, अंक 1, फरवरी 2010।