論文の概要: Greedy Search Algorithms for Unsupervised Variable Selection: A Comparative Study

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2103.02687v1
• Date: Wed, 3 Mar 2021 21:10:26 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-03-05 14:53:39.002431
• Title: Greedy Search Algorithms for Unsupervised Variable Selection: A Comparative Study
• Title（参考訳）: 教師なし変数選択のための欲望探索アルゴリズム--比較研究
• Authors: Federico Zocco, Marco Maggipinto, Gian Antonio Susto and Se\'an McLoone
• Abstract要約: 本稿では,非監視変数選択に基づく次元還元について述べる。 本稿では,7つの非監視勾配変数選択アルゴリズムの臨界評価について述べる。 本稿では,FSCA(Forward selection component analysis)アルゴリズムで説明された分散の遅延実装を初めて導入し,評価する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.4888132404740797
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Dimensionality reduction is a important step in the development of scalable and interpretable data-driven models, especially when there are a large number of candidate variables. This paper focuses on unsupervised variable selection based dimensionality reduction, and in particular on unsupervised greedy selection methods, which have been proposed by various researchers as computationally tractable approximations to optimal subset selection. These methods are largely distinguished from each other by the selection criterion adopted, which include squared correlation, variance explained, mutual information and frame potential. Motivated by the absence in the literature of a systematic comparison of these different methods, we present a critical evaluation of seven unsupervised greedy variable selection algorithms considering both simulated and real world case studies. We also review the theoretical results that provide performance guarantees and enable efficient implementations for certain classes of greedy selection function, related to the concept of submodularity. Furthermore, we introduce and evaluate for the first time, a lazy implementation of the variance explained based forward selection component analysis (FSCA) algorithm. Our experimental results show that: (1) variance explained and mutual information based selection methods yield smaller approximation errors than frame potential; (2) the lazy FSCA implementation has similar performance to FSCA, while being an order of magnitude faster to compute, making it the algorithm of choice for unsupervised variable selection.
• Abstract（参考訳）: ディメンショナリティの低減は、特に多数の候補変数がある場合、スケーラブルで解釈可能なデータ駆動モデルの開発において重要なステップです。 本論文では,非教師付き変数選択に基づく次元還元,特に,最適部分集合選択に対する計算的トラクタブル近似として,様々な研究者が提案した教師なし勾配選択法に焦点を当てる。 これらの方法は、二乗相関、説明分散、相互情報およびフレームポテンシャルを含む、採用された選択基準によって大きく区別される。 これらの異なる手法を体系的に比較した文献の欠如に動機づけられ,シミュレーションと実世界のケーススタディの両方を考慮した7つの教師なし変数選択アルゴリズムを批判的に評価した。 また、性能保証を提供する理論結果をレビューし、部分モジュラリティの概念に関連するある種の欲求選択関数に対する効率的な実装を可能にする。 さらに、前方選択成分分析(FSCA)アルゴリズムに基づいて説明された分散の遅延実装を初めて導入し、評価します。 実験結果から,(1) フレームポテンシャルよりも分散説明および相互情報に基づく選択法の方が近似誤差が小さいこと,(2) 遅延FSCAの実装はFSCAと同等の性能を持ち,しかも計算速度は桁違いに速く,教師なし変数選択のアルゴリズムとして選択できること,などが示唆された。

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