Стрижов В.В., Крымова Е.А. Методы выбора регрессионных моделей

М.: Вычислительный центр РАН, 2010. — 60 с.При решении практических задач восстановления регрессии, для отыскания адекватной модели предлагается использовать порожденные признаки, полученные с помощью измеряемых исходных признаков. Это влечет существенное повышение размерности признакового пространства и, как следствие, необходимость использования алгоритмов выбора признаков. Ниже рассматриваются и сравниваются классические и новые алгоритмы выбора признаков. Работа алгоритмов проиллюстрирована прикладными задачами.
Основу работы составляет курс лекций, читаемый автором в Московском физико-техническом институте.