Algoritmos para geração da frente de Pareto da regressão Lasso - Machado, Gabriel de Oliveira (2023)
Problemas de modelagem podem envolver um número muito elevado de variáveis de entrada, principalmente quando estamos interessados em estudar dados experimentais e obter um modelo explicativo para um certo fenômeno ou evento a partir destes. Em geral, deseja-se que o modelo seja interpretável e que seja possível obter uma conclusão clara sobre a relação de cada variável explicativa com a resposta, onde um número muito grande de variáveis pode dificultar tal interpretação. A utilização da regressão Lasso é uma opção viável para obter modelos com um menor número de variáveis de entrada, enquanto mantendo a precisão obtida pelos mesmos. No entanto, a geração de modelos a partir do Lasso exige maior esforço computacional quando comparado a outros métodos, e por esse motivo é importante que o processo de geração destes modelos seja eficiente. Nesse estudo, realizamos a análise de diferentes algoritmos para a geração de modelos a partir do Lasso, bem como formas de reduzir o esforço computacional quando desejamos obter diversos modelos, para diferentes valores do parâmetro de regularização, para um dado problema, por meio da aproximação da frente de Pareto do Lasso.