通过坐标下降法求解广义线性模型的正则化路径

我们开发了用于带凸惩罚的广义线性模型估计的快速算法。模型包括线性回归、二分类逻辑回归和多项式回归问题，惩罚项包括ℓ1（套索回归）、ℓ2（岭回归）以及两者的混合（弹性网络）。算法采用循环坐标下降法，沿正则化路径计算。该方法能够处理大规模问题，并且能够高效处理稀疏特征。通过比较运行时间，我们发现新算法明显快于竞争方法。