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논문 기본 정보

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저널정보
한국데이터정보과학회 한국데이터정보과학회지 한국데이터정보과학회지 제28권 제2호
발행연도
2017.3
수록면
461 - 471 (11page)

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In this paper we propose a feature selection method identifying important features in the semivarying coefficient model. One important issue in semivarying coefficient model is how to estimate the parametric and nonparametric components. Another issue is how to identify important features in the varying and the constant effects. We propose a feature selection method able to address this issue using generalized cross validation functions of the varying coefficient least squares support vector regression (LS-SVR) and the linear LS-SVR. Numerical studies indicate that the proposed method is quite effective in identifying important features in the varying and the constant effects in the semivarying coefficient model.

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