击穿点是估计未知参数稳健性的重要度量。在常规的低维逻辑回归模型中,极大似然估计的击穿点已有了广泛的研究,但少有对高维惩罚似然估计击穿点的分析。通过研究高维逻辑回归模型的惩罚似然估计的增加和替换击穿点来分析这个问题。特别地,证明惩罚极大似然估计的L2范数总是有界的,这表明有限样本的击穿点达到了最大值0.5。此外,还提供了斜率参数的内爆击穿点的上界。模拟学习很好地支持了该理论结果。
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