Sparse Regression under Correlation and Weak Signals: A Reproducible Benchmark of Classical and Bayesian Methods

Diese Forschung vergleicht klassische und Bayes'sche Sparse-Regression-Methoden unter anspruchsvollen Bedingungen wie korrelierten Merkmalen und schwachen Signalen. Bayes'sche Methoden übertreffen klassische in der Vorhersagegenauigkeit, wobei Horseshoe eine ausgezeichnete Abdeckung bietet, obwohl klassische Methoden schneller sind.