2023.04.01
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Stata 17 BIC於lasso懲罰項選擇
懲罰參數的選擇是lasso分析的基本原理。選擇較小的懲罰參數，可能會有在模型中包含太多變數的風險；選擇較大的懲罰參數，可能會排除重要的變數。
Stata 17可藉由最小化貝氏資訊準則 (Bayesian information criterion)，於預測 (prediction) 與推論 (inference) 的lasso相關指令，選擇懲罰參數。 在使用BIC於lasso懲罰參數選擇之後，可以繪製BIC函數圖，顯示網格搜尋中的BIC值、與最小BIC值，也就是選擇的懲罰參數值。
來源：BIC for lasso penalty selection
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