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Bielza, ConchaAutor o CoautorLarranaga, PedroAutor o Coautor

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9 de junio de 2019
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Artículo
Sí

Lazy lasso for local regression

Publicado en: COMPUTATIONAL STATISTICS. 27 (3): 531-550 - 2012-09-01 27(3), DOI: 10.1007/s00180-011-0274-0

Autores:

Vidaurre, D; Bielza, C; Larrañaga, P
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Afiliaciones

Univ Politecn Madrid, Dept Inteligencia Artificial, Computat Intelligence Grp, Madrid, Spain - Autor o Coautor

Resumen

Locally weighted regression is a technique that predicts the response for new data items from their neighbors in the training data set, where closer data items are assigned higher weights in the prediction. However, the original method may suffer from overfitting and fail to select the relevant variables. In this paper we propose combining a regularization approach with locally weighted regression to achieve sparse models. Specifically, the lasso is a shrinkage and selection method for linear regression. We present an algorithm that embeds lasso in an iterative procedure that alternatively computes weights and performs lasso-wise regression. The algorithm is tested on three synthetic scenarios and two real data sets. Results show that the proposed method outperforms linear and local models for several kinds of scenarios.
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Palabras clave

L1-regularizationLassoLazy lassoLeast angleLocally weighted regressionLoessModel selectionNonparametric variable selectionShrinkageSparseSparse modelsVariable selectionWeighted regression

Indicios de calidad

Impacto bibliométrico. Análisis de la aportación y canal de difusión

El trabajo ha sido publicado en la revista COMPUTATIONAL STATISTICS, y aunque la revista se encuentra clasificada en el cuartil Q4 (Agencia WoS (JCR)), su enfoque regional y su especialización en Statistics & Probability, le otorgan un reconocimiento lo suficientemente significativo en un nicho concreto del conocimiento científico a nivel internacional.

Independientemente del impacto esperado determinado por el canal de difusión, es importante destacar el impacto real observado de la propia aportación.

Según las diferentes agencias de indexación, el número de citas acumuladas por esta publicación hasta la fecha 2026-04-24:

  • Google Scholar: 21
  • WoS: 9
  • Scopus: 10
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Impacto y visibilidad social

Desde la dimensión de Influencia o adopción social, y tomando como base las métricas asociadas a las menciones e interacciones proporcionadas por agencias especializadas en el cálculo de las denominadas “Métricas Alternativas o Sociales”, podemos destacar a fecha 2026-04-24:

  • El uso, desde el ámbito académico evidenciado por el indicador de la agencia Altmetric referido como agregaciones realizadas por el gestor bibliográfico personal Mendeley, nos da un total de: 35.
  • La utilización de esta aportación en marcadores, bifurcaciones de código, añadidos a listas de favoritos para una lectura recurrente, así como visualizaciones generales, indica que alguien está usando la publicación como base de su trabajo actual. Esto puede ser un indicador destacado de futuras citas más formales y académicas. Tal afirmación es avalada por el resultado del indicador “Capture” que arroja un total de: 35 (PlumX).

Es fundamental presentar evidencias que respalden la plena alineación con los principios y directrices institucionales en torno a la Ciencia Abierta y la Conservación y Difusión del Patrimonio Intelectual. Un claro ejemplo de ello es:

  • El trabajo se ha enviado a una revista cuya política editorial permite la publicación en abierto Open Access.
  • Asignación de un Handle/URN como identificador dentro del Depósito en el Repositorio Institucional: https://oa.upm.es/11002/

Como resultado de la publicación del trabajo en el repositorio institucional, se han obtenido datos estadísticos de uso que reflejan su impacto. En términos de difusión, podemos afirmar que, hasta la fecha

  • Visualizaciones: 527
  • Descargas: 1,015
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Análisis de liderazgo de los autores institucionales

Existe un liderazgo significativo ya que algunos de los autores pertenecientes a la institución aparecen como primer o último firmante, se puede apreciar en el detalle: Primer Autor (Vidaurre, Diego) y Último Autor (LARRAÑAGA MUGICA, PEDRO MARIA).

el autor responsable de establecer las labores de correspondencia ha sido Vidaurre, Diego.

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Reconocimientos ligados al ítem

Research partially supported by the Spanish Ministry of Science and Innovation project TIN2010-20900-C04-04, Consolider Ingenio 2010-CSD2007-00018 and Cajal Blue Brain. We thank the anonymous referees and the associated editor for valuable comments about nonparametric variable selection and functional data analysis, which have definitely contributed to the improvement of this paper.
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