論文の概要: Data-Driven Logistic Regression Ensembles With Applications in Genomics

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2102.08591v6
• Date: Sun, 08 Jun 2025 21:47:43 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-06-11 01:40:32.457025
• Title: Data-Driven Logistic Regression Ensembles With Applications in Genomics
• Title（参考訳）: データ駆動ロジスティック回帰がゲノミクスの応用と融合
• Authors: Anthony-Alexander Christidis, Stefan Van Aelst, Ruben Zamar,
• Abstract要約: 本稿では,正規化とアンサンブル技術を融合した高次元バイナリ分類手法を提案する。 医学ゲノミクスの応用において,本手法は競合する手法によって見落とされた重要なバイオマーカーを同定する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Advances in data collecting technologies in genomics have significantly increased the need for tools designed to study the genetic basis of many diseases. Effective statistical methods should excel in both prediction accuracy and biomarker identification. We introduce a novel approach to high-dimensional binary classification that integrates regularization with ensembling techniques. Our method constructs compact ensembles of interpretable models derived by optimizing a global objective function. In medical genomics applications, our approach identifies critical biomarkers overlooked by competing methods. We develop a variable importance ranking system to help researchers prioritize promising genes. The method's asymptotic properties are established, and an efficient computational algorithm is provided. Through extensive simulations across complex scenarios and analysis of genomics datasets for cancer, multiple sclerosis, and psoriasis, we demonstrate strong predictive performance. Based on our numerical experiments, we offer practical guidelines for determining optimal ensemble size.
• Abstract（参考訳）: ゲノム学におけるデータ収集技術の進歩は、多くの病気の遺伝的基盤を研究するために設計されたツールの必要性を著しく高めた。 効果的な統計手法は、予測精度とバイオマーカーの同定の両方において優れている。 本稿では,正規化とアンサンブル技術を融合した高次元バイナリ分類手法を提案する。 本手法は,大域的目的関数を最適化した解釈可能なモデルのコンパクトアンサンブルを構成する。 医学ゲノミクスの応用において,本手法は競合する手法によって見落とされた重要なバイオマーカーを同定する。 我々は、研究者が有望な遺伝子を優先順位付けするのに役立つ可変重要ランキングシステムを開発した。 方法の漸近特性を確立し、効率的な計算アルゴリズムを提供する。 複雑なシナリオにまたがる広範囲なシミュレーションと、がん、多発性硬化症、乾皮症に対するゲノムデータセットの分析を通じて、強い予測性能を示す。 数値実験に基づいて,最適なアンサンブルサイズを決定するための実践的ガイドラインを提案する。

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