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相関と弱信号下のスパース回帰:古典・ベイズ手法の再現可能ベンチマーク Sparse Regression under Correlation and Weak Signals: A Reproducible Benchmark of Classical and Bayesian Methods
AI要約 本論文は、相関のある特徴量と弱信号が存在する条件下でのスパース回帰手法を体系的に比較する再現可能なベンチマークを提案する。Lasso等の古典的手法とベイズ的手法を多様なシミュレーション設定で評価し、変数選択と予測性能の優劣を明らかにする。
EN This paper presents a reproducible benchmark comparing classical (e.g., Lasso) and Bayesian sparse regression methods under correlated features and weak signals, evaluating variable selection and predictive performance across diverse simulation scenarios.
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