A Heuristically Penalized Framework for Asymptotic Ridge Estimation
Este artigo propõe um novo framework de "ridge assintótica" que estende a regressão ridge clássica ao introduzir um algoritmo combinado heurístico baseado em uma função de penalidade elastic-net assintótica, sustentado por dois novos teoremas, para alcançar uma regularização aprimorada e erros quadráticos médios menores através de hiperparâmetros dinâmicos em conjuntos de dados de alta dimensão.