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01.01.2014 | Methodologies and Application | Ausgabe 1/2014

Soft Computing 1/2014

A novel L1/2 regularization shooting method for Cox’s proportional hazards model

Zeitschrift:
Soft Computing > Ausgabe 1/2014
Autoren:
Xin-Ze Luan, Yong Liang, Cheng Liu, Kwong-Sak Leung, Tak-Ming Chan, Zong-Ben Xu, Hai Zhang
Wichtige Hinweise
Communicated by G. Acampora.

Abstract

Nowadays, a series of methods are based on a L 1 penalty to solve the variable selection problem for a Cox’s proportional hazards model. In 2010, Xu et al. have proposed a L 1/2 regularization and proved that the L 1/2 penalty is sparser than the L 1 penalty in linear regression models. In this paper, we propose a novel shooting method for the L 1/2 regularization and apply it on the Cox model for variable selection. The experimental results based on comprehensive simulation studies, real Primary Biliary Cirrhosis and diffuse large B cell lymphoma datasets show that the L 1/2 regularization shooting method performs competitively.

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