¿Cuáles son las desventajas de utilizar el lazo para selección de variables para la regresión?

Question

Por lo que sé, el uso de lazo para la selección de variables controla el problema de la correlación de las entradas. También, ya que es equivalente a Menos Ángulo de Regresión, no es lento computacionalmente. Sin embargo, muchas personas (por ejemplo, las personas que yo sé hacer bio-estadística) todavía parecen a favor paso a paso o stagewise de selección de variables. ¿Existen desventajas prácticas de utilizar el lazo que hace que sea desfavorable?

Answer 1

NO hay ninguna razón para hacer la selección paso a paso. Es simplemente injusto.

LAZO/LAR son los mejores métodos automáticos. Pero son métodos automáticos. Dejaron que el analista no pensar.

En muchos análisis, algunas variables en el modelo, INDEPENDIENTEMENTE de cualquier medida de importancia. A veces son necesarias las variables de control. Otras veces, encontrar un pequeño efecto puede ser sustancialmente importante.

Answer 2

Una práctica desventaja de lazo y otras técnicas regularización es encontrar el óptimo de regularización coeficiente lambda. Utilizando validación cruzada para encontrar este valor puede ser tan caro como la selección paso a paso de las técnicas.

Answer 3

Uno de ellos es la dificultad de hacer la prueba de hipótesis. Usted no puede fácilmente averiguar qué variables son estadísticamente significativas con Lazo. Con la regresión paso a paso, usted puede hacer la prueba de hipótesis en algún grado, si usted tiene cuidado acerca de su tratamiento de múltiples pruebas.