論文の概要: FANOK: Knockoffs in Linear Time

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2006.08790v1
• Date: Mon, 15 Jun 2020 21:55:34 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-21 03:59:44.863792
• Title: FANOK: Knockoffs in Linear Time
• Title（参考訳）: FANOK: 直線時間でのノックオフ
• Authors: Armin Askari, Quentin Rebjock, Alexandre d'Aspremont and Laurent El Ghaoui
• Abstract要約: 本稿では,ガウスモデル-Xノックオフを効率的に実装し,大規模特徴選択問題における誤発見率を制御するアルゴリズムについて述べる。 当社のメソッドは、最大50,000ドルという問題でテストしています。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 73.5154025911318
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We describe a series of algorithms that efficiently implement Gaussian model-X knockoffs to control the false discovery rate on large scale feature selection problems. Identifying the knockoff distribution requires solving a large scale semidefinite program for which we derive several efficient methods. One handles generic covariance matrices, has a complexity scaling as $O(p^3)$ where $p$ is the ambient dimension, while another assumes a rank $k$ factor model on the covariance matrix to reduce this complexity bound to $O(pk^2)$. We also derive efficient procedures to both estimate factor models and sample knockoff covariates with complexity linear in the dimension. We test our methods on problems with $p$ as large as $500,000$.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,ガウスモデル-Xノックオフを効率的に実装し,大規模特徴選択問題における誤発見率を制御するアルゴリズムについて述べる。 ノックオフ分布の同定には,複数の効率的な手法を導出する大規模半定値プログラムの解決が必要である。 1つはジェネリック共分散行列を処理し、その複雑性のスケーリングは$o(p^3)$であり、一方もう1つは共分散行列上のランク$k$因子モデルを仮定し、この複雑性を$o(pk^2)$とする。 また,次元に線形な複雑性を持つ推定係数モデルとサンプルノックオフ共変量に対する効率的な手順を導出する。 当社のメソッドは、最大50,000ドルという問題でテストしています。

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