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文档摘要

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似然自适应惩罚变量选择方法：原理、优化与应用

一、引言

1.1研究背景与意义

1.1.1研究背景

在当今数字化时代，数据的规模和维度以前所未有的速度增长，高维数据在各个领域如生物学、医学、金融、互联网等广泛出现。例如，在基因表达数据分析中，可能涉及成千上万的基因作为变量，以研究它们与某种疾病之间的关系；在金融市场分析中，需要考虑众多的经济指标和市场变量来预测股票价格走势。变量选择作为数据挖掘和机器学习中的关键环节，其重要性不言而喻。通过筛选出对目标变量有显著影响的自变量，能够有效提高模型的性能和预测精度。一方面，合理的变量选择可以去除数据中的噪声和冗余信息，减少模型的复杂度，从而降低过拟合