نوقشت في قسم الإحصاء رسالة الماجستير الموسومة ب (اختيار الميزات لدعم آلة المتجه مع التطبيق) للطالبة زهراء كاظم اسود.
تهدف الرسالة الى اقتراح طريقة Fused Lasso مع SVM إذ كان الهدف من استخدام SVM هو العثور على أفضل مستوى فاصل للبيانات المراد تصنيفها إلى فئتين .والفكرة الأساسية لطريقة Fused lasso هي معاقبة الفروق بين المعاملات بحيث لا يتم جمع الأصفار منها وفي المقابل يتم تجميع المتغيرات في مجموعات شديدة الارتباط ومن ثم يتم استخراج متغير مشترك ممثل واحد من كل مجموعة.
أحتوت الرسالة على خمسة فصول ، الفصل الأول يتضمن مقدمة ومراجعة الأدبيات والهدف. يتألف الفصل الثاني من الجانب النظري حيث يشرح آلة متجه الدعم والتحليل المميز ونماذج اختيار المتغيرات و LASSO و Elastic net و scad و mcp و group lasso و Fused lasso . يعرض الفصل الثالث جانب المحاكاة. الفصل الرابع يوضح الجانب التطبيقي. الفصل الخامس يحتوي على الاستنتاجات والتوصيات.
توصلت الرسالة إلى ان الطرق المقترحة Fused Lasso باستخدام دراسة المحاكاة والبيانات الحقيقية. أنها أكثر استقرارا وكفاءة ودقة ولديها خطأ تصنيف أقل من الطرق الأخرى في المقارنة. لذلك فإن هذه الأساليب المقترحة قادرة على التعامل مع البيانات. على وجه الخصوص ، تعطي طريقة ((Fused Lasso أفضل النتائج مقارنة بالطرق (Lasso ، Elastic net ، Group Lasso ، MCP ، SCAD )من خلال استخدام المعيارين (MSE MIS,).
