論文の概要: Parallel integrative learning for large-scale multi-response regression with incomplete outcomes

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2104.05076v1
• Date: Sun, 11 Apr 2021 19:01:24 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-04-13 13:52:35.001381
• Title: Parallel integrative learning for large-scale multi-response regression with incomplete outcomes
• Title（参考訳）: 不完全な結果をもつ大規模多重応答回帰に対する並列積分学習
• Authors: Ruipeng Dong, Daoji Li, Zemin Zheng
• Abstract要約: ビッグデータの時代には、不完全な結果、多数の応答、および予測者の高次元の共存は、推定、予測、および計算において前例のない課題を引き起こします。 不完全な結果を伴う大規模マルチレスポンス回帰のためのスケーラブルかつ計算効率の高い手順であるPEERを提案する。 いくつかの穏やかな規則条件下では、PEERは推定、予測、変数選択の一貫性を含む素晴らしいサンプリング特性を楽しんでいます。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.7403133838762448
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Multi-task learning is increasingly used to investigate the association structure between multiple responses and a single set of predictor variables in many applications. In the era of big data, the coexistence of incomplete outcomes, large number of responses, and high dimensionality in predictors poses unprecedented challenges in estimation, prediction, and computation. In this paper, we propose a scalable and computationally efficient procedure, called PEER, for large-scale multi-response regression with incomplete outcomes, where both the numbers of responses and predictors can be high-dimensional. Motivated by sparse factor regression, we convert the multi-response regression into a set of univariate-response regressions, which can be efficiently implemented in parallel. Under some mild regularity conditions, we show that PEER enjoys nice sampling properties including consistency in estimation, prediction, and variable selection. Extensive simulation studies show that our proposal compares favorably with several existing methods in estimation accuracy, variable selection, and computation efficiency.
• Abstract（参考訳）: マルチタスク学習は、多くのアプリケーションにおいて、複数の応答と単一の予測変数のセットの間の関連構造を調べるためにますます使われている。 ビッグデータの時代において、不完全な結果、大量の応答、予測者の高次元の共存は、推定、予測、計算において前例のない課題をもたらす。 本稿では,応答数と予測器の双方を高次元化可能な不完全な結果を伴う大規模マルチ応答回帰のための,peerと呼ばれるスケーラブルで計算効率のよい手続きを提案する。 スパース係数の回帰によって動機づけられた多重応答回帰を、効率よく並列に実装可能な単変数応答回帰の集合に変換する。 いくつかの穏やかな規則性条件の下では、PEERは推定、予測、変数選択の一貫性を含む優れたサンプリング特性を享受している。 提案手法は, 推定精度, 変数選択, 計算効率において, 既存の手法と好適に比較できることを示す。

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