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How Correlations Influence Lasso Prediction
Mohamed Hebiri 1, Johannes C. Lederer 2
(06/04/2012)

We study how correlations in the design matrix influence Lasso prediction. First, we argue that the higher the correlations are, the smaller the optimal tuning parameter is. This implies in particular that the standard tuning parameters, that do not depend on the design matrix, are not favorable. Furthermore, we argue that Lasso prediction works well for any degree of correlations if suitable tuning parameters are chosen. We study these two subjects theoretically as well as with simulations.
1 :  Laboratoire d'Analyse et de Mathématiques Appliquées (LAMA)
Université Paris-Est Marne-la-Vallée (UPEMLV)
2 :  Seminar für Statistik
Eidgenössische Technische Hochschule (ETH) - Zürich
Mathématiques/Statistiques

Statistiques/Théorie
Correlations – Lars Algorithm – Lasso – Restricted Eigenvalue – Tuning Parameter
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