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变量抉择是高维统计建模的重要组成部分。许多风行的变量抉择办法，例如 LASSO，都存在偏差。带平滑削边相对偏离 (smoothly clipped absolute deviation,_SCAD_) 正则项的回归问题或平滑剪切相对偏差 (SCAD) 预计试图缓解这种偏差问题，同时还保留了稠密性的间断惩办。
惩办最小二乘法
一大类变量抉择模型能够在称为“惩办最小二乘法”的模型族下进行形容。这些指标函数的个别模式是
其中 是设计矩阵， 是因变量的向量， 是系数的向量， 是由正则化参数索引的惩办函数 .
作为非凡状况，请留神 LASSO 对应的惩办函数为 ，而岭回归对应于 . 回忆上面这些单变量惩办的图形形态。
SCAD
Fan 和 Li（2001）提出的平滑剪切相对偏差（SCAD）惩办，旨在激励最小二乘法问题的稠密解，同时也容许大值的 β
. SCAD 惩办是一个更大的系列，被称为 “ 折叠凸起惩办 ”，它在以下方面是凹的，R+ 和 R-
. 从图形上看，SCAD 惩办如下所示：
有点奇怪的是，SCAD 惩办通常次要由它的一阶导数定义 ，而不是 . 它的导数是
其中 a 是一个可调参数，用于管制 β 值的惩办降落的速度，以及函数 等于 如果 , 否则为 0。
咱们能够通过合成惩办函数在不同数值下的导数来取得一些洞察力 λ:
对于较大的 β 值（其中 )，惩办对于 β 是恒定的。换句话说，在 β 变得足够大之后，β 的较高值 不会受到更多的惩办。这与 LASSO 惩办造成比照，后者具备对于 |β| 的枯燥递增惩办：
然而，这意味着对于大系数值，他们的 LASSO 预计将向下偏置。
另一方面，对于较小的 β 值（其中 |β|≤λ），SCAD 惩办在 β 中是线性的。对于 β 的中等值（其中 ），惩办是二次的。
分段定义，pλ(β) 是
在 Python 中，SCAD 惩办及其导数能够定义如下：
def scad:
s_lar
iudic =np.lgicand
iscsat = (vl * laval) < np.abs
lie\_prt = md\_val * pab* iliear
return liprt + urtirt + cosaat应用 SCAD 拟合模型
拟合惩办最小二乘模型（包含 SCAD 惩办模型）的一种通用办法是应用部分二次近似。这种办法相当于在初始点 β0 四周拟合二次函数 q(β)，使得近似：
- 对于 0 对称，
- 满足 q(β0)=pλ(|β0|)，
- 满足 q ′ (β0) = p′λ (| β0 |)。
因而，迫近函数必须具备以下模式
对于不依赖于 β 的系数 a 和 b。下面的束缚为咱们提供了一个能够求解的两个方程组：
为了残缺起见，让咱们来看看解决方案。重新排列第二个方程，咱们有
将其代入第一个方程，咱们有
因而，残缺的二次方程是
当初，对于系数值的任何初始猜想 β0，咱们能够应用下面的 q 结构惩办的二次预计。而后，与初始 SCAD 惩办相比，找到此二次方的最小值要容易得多。
从图形上看，二次近似如下所示：
将 SCAD 惩办的二次迫近代入残缺的最小二乘指标函数，优化问题变为：
疏忽不依赖于 β 的项，这个最小化问题等价于
奇妙地，咱们能够留神到这是一个岭回归问题，其中
回忆一下，岭回归 是
这意味着近似的 SCAD 解是
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