การวิเคราะห์การถดถอยเชิงเส้นกรณีที่ข้อมูลมีมิติสูงโดยใช้ขั้นตอนวิธีเชิงพันธุกรรม

Authors

รศ.ดร.วิชิต หล่อจีระชุณห์กุล, ศ.ดร.จิราวัลย์ จิตรถเวช, นายปณัช อาภาวุฒิชัย

Published

วารสารวิทยาศาสตร์บรูพา

Abstract

The research objective is to study the effectiveness of parameter estimation and variable selection by using genetic algorithm in the high-dimensional linear regression analysis. The results of the proposed method from the simulation are compared with the other three well-known methods: lasso, elastic net, and stepwise regression. The comparison criteria are the percentage of the number of correct fitting models, the percentage of the number of over-fitting models, the percentage of the number of under-fitting models, the percentage of the number of incorrect fitting models including mean squared error and the accuracy of the parameter estimates. It can be concluded that the direct selection by genetic algorithm yields the best results when compared with the other three methods in nearly all cases.Keywords : variable selection, genetic algorithm, high-dimensional data, linear regression analysis

(2561). การวิเคราะห์การถดถอยเชิงเส้นกรณีที่ข้อมูลมีมิติสูงโดยใช้ขั้นตอนวิธีเชิงพันธุกรรม. วารสารวิทยาศาสตร์บรูพา, 23(1), 255-270.