論文の概要: RaSE: A Variable Screening Framework via Random Subspace Ensembles

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2102.03892v1
• Date: Sun, 7 Feb 2021 19:24:52 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-02-09 15:29:30.705761
• Title: RaSE: A Variable Screening Framework via Random Subspace Ensembles
• Title（参考訳）: RaSE:ランダムサブスペースアンサンブルによる可変スクリーニングフレームワーク
• Authors: Ye Tian, Yang Feng
• Abstract要約: 可変スクリーニングのための新しいフレームワークRandom Subspace Ensemble (RaSE)を提案する。 RaSEは、複数の予測器をカバーする可能性のあるランダム部分空間の品質を評価することで機能する。 確実なスクリーニング特性とランク一貫性を享受できることが示されている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.675822266933702
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Variable screening methods have been shown to be effective in dimension reduction under the ultra-high dimensional setting. Most existing screening methods are designed to rank the predictors according to their individual contributions to the response. As a result, variables that are marginally independent but jointly dependent with the response could be missed. In this work, we propose a new framework for variable screening, Random Subspace Ensemble (RaSE), which works by evaluating the quality of random subspaces that may cover multiple predictors. This new screening framework can be naturally combined with any subspace evaluation criterion, which leads to an array of screening methods. The framework is capable to identify signals with no marginal effect or with high-order interaction effects. It is shown to enjoy the sure screening property and rank consistency. We also develop an iterative version of RaSE screening with theoretical support. Extensive simulation studies and real-data analysis show the effectiveness of the new screening framework.
• Abstract（参考訳）: 可変スクリーニング法は超高次元設定下での次元減少に有効であることが示されている。 ほとんどの既存のスクリーニング方法は、応答に対する個々の貢献に応じて予測子をランク付けするように設計されている。 結果として、わずかな独立性を持つが、応答に共同で依存する変数を見逃すことができた。 本研究では,変数探索のための新しいフレームワークであるランダム部分空間アンサンブル(RaSE)を提案し,複数の予測器をカバーするランダム部分空間の品質を評価する。 この新しいスクリーニングフレームワークは、任意のサブスペース評価基準と自然に組み合わせることができ、スクリーニング方法の配列につながります。 このフレームワークは、マージン効果や高次相互作用効果のない信号を識別することができる。 確実なスクリーニング特性とランク一貫性を享受できることが示されている。 また,理論的支援を伴うRaSEスクリーニングの反復版も開発している。 詳細なシミュレーション研究と実データ解析により,新しいスクリーニングフレームワークの有効性が示された。

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