論文の概要: Post-selection inference with HSIC-Lasso

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2010.15659v2
• Date: Thu, 17 Jun 2021 11:19:29 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-01 23:47:35.052629
• Title: Post-selection inference with HSIC-Lasso
• Title（参考訳）: HSIC-Lassoによる選択後推論
• Authors: Tobias Freidling, Benjamin Poignard, H\'ector Climente-Gonz\'alez, Makoto Yamada
• Abstract要約: 本稿では,多面体補題と混在するガウスの枠組みを用いた選択的推論手法を提案する。 次に,計算コストの低いアルゴリズムを開発し,正規化パラメータの選択を行う。 提案手法の性能は, 実世界のデータベース実験と実世界のデータベース実験の両方で説明され, サンプルサイズが小さい場合でも, タイプI誤差の厳密な制御を強調した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 19.928884107444908
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Detecting influential features in non-linear and/or high-dimensional data is a challenging and increasingly important task in machine learning. Variable selection methods have thus been gaining much attention as well as post-selection inference. Indeed, the selected features can be significantly flawed when the selection procedure is not accounted for. We propose a selective inference procedure using the so-called model-free "HSIC-Lasso" based on the framework of truncated Gaussians combined with the polyhedral lemma. We then develop an algorithm, which allows for low computational costs and provides a selection of the regularisation parameter. The performance of our method is illustrated by both artificial and real-world data based experiments, which emphasise a tight control of the type-I error, even for small sample sizes.
• Abstract（参考訳）: 非線形および/または高次元データに影響を及ぼす特徴の検出は、機械学習において難しく、ますます重要なタスクである。 このように、変数選択メソッドは、選択後の推論だけでなく、多くの注目を集めている。 実際、選択された機能は、選択手順が考慮されていない場合に著しく欠陥がある。 本稿では,多面体補題を併用した断ガウスの枠組みに基づく,いわゆるモデルフリーな「hsic-lasso」を用いた選択的推論手法を提案する。 次に,計算コストの低減と正規化パラメータの選択を可能にするアルゴリズムを開発した。 本手法の性能は人工的および実世界のデータベース実験で示され,小標本サイズであってもタイプi誤差の厳密な制御を強調する。

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