論文の概要: Normalizing Flows for Knockoff-free Controlled Feature Selection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2106.01528v1
• Date: Thu, 3 Jun 2021 01:19:01 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-06-04 12:16:17.271830
• Title: Normalizing Flows for Knockoff-free Controlled Feature Selection
• Title（参考訳）: ノックオフフリーな特徴選択のための正規化フロー
• Authors: Derek Hansen, Brian Manzo, Jeffrey Regier
• Abstract要約: 制御された特徴選択のためのノックオフを生成する方法は、しばしば偽発見率(FDR)を制御するのに失敗する。 両問題を修復するFlowSelectを提案する。 FlowSelectは特定の大豆形質に関連する遺伝的変異を正しく推測する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.920145245773581
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The goal of controlled feature selection is to discover the features a response depends on while limiting the proportion of false discoveries to a predefined level. Recently, multiple methods have been proposed that use deep learning to generate knockoffs for controlled feature selection through the Model-X knockoff framework. We demonstrate, however, that these methods often fail to control the false discovery rate (FDR). There are two reasons for this shortcoming. First, these methods often learn inaccurate models of features. Second, the "swap" property, which is required for knockoffs to be valid, is often not well enforced. We propose a new procedure called FlowSelect that remedies both of these problems. To more accurately model the features, FlowSelect uses normalizing flows, the state-of-the-art method for density estimation. To circumvent the need to enforce the swap property, FlowSelect uses a novel MCMC-based procedure to directly compute p-values for each feature. Asymptotically, FlowSelect controls the FDR exactly. Empirically, FlowSelect controls the FDR well on both synthetic and semi-synthetic benchmarks, whereas competing knockoff-based approaches fail to do so. FlowSelect also demonstrates greater power on these benchmarks. Additionally, using data from a genome-wide association study of soybeans, FlowSelect correctly infers the genetic variants associated with specific soybean traits.
• Abstract（参考訳）: 制御された特徴選択の目標は、応答が依存する特徴を発見すると同時に、偽発見の割合を予め定義されたレベルに制限することである。 近年,モデルx ノックオフフレームワークによる機能選択制御のためのノックオフ生成にディープラーニングを用いた複数の手法が提案されている。 しかし、これらの手法は、しばしば偽発見率(FDR)を制御できないことを示す。 この欠点には2つの理由がある。 まず、これらの手法はしばしば不正確な特徴のモデルを学ぶ。 第二に、ノックオフが有効になるために必要な"swap"プロパティは、しばしば十分に強制されない。 本稿では,これらの問題を修復するFlowSelectという新しい手法を提案する。 より正確に特徴をモデル化するために、flowselectは密度推定の最先端手法である正規化フローを使用する。 スワッププロパティの強制を回避するため、FlowSelectはMCMCベースの新しいプロシージャを使用して各特徴のp値を直接計算する。 漸近的に、FlowSelectはFDRを正確に制御する。 実証的に、FlowSelectは合成ベンチマークと半合成ベンチマークの両方でFDRをうまく制御するが、競合するノックオフベースのアプローチではそうはならない。 FlowSelectは、これらのベンチマークでさらに力を発揮する。 さらに、大豆のゲノムワイドアソシエーション研究のデータを用いて、フローセレクトは特定の大豆形質に関連する遺伝的変異を正しく推測する。

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