Fugu-MT 論文翻訳(概要): Non-stationary Gaussian process discriminant analysis with variable selection for high-dimensional functional data

論文の概要: Non-stationary Gaussian process discriminant analysis with variable selection for high-dimensional functional data

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2109.14171v1
Date: Wed, 29 Sep 2021 03:35:49 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2021-10-01 00:28:54.975037
Title: Non-stationary Gaussian process discriminant analysis with variable selection for high-dimensional functional data
Title（参考訳）: 高次元機能データのための可変選択型非定常ガウス過程判別解析
Authors: W Yu, S Wade, H D Bondell, L Azizi
Abstract要約: 高次元分類と特徴選択は、最近のデータ取得技術の進歩とともに至るところで行われている。これらの構造は、主に変数の選択と分類を別々に行う2段階のアプローチに依存する一般的な手法に、さらなる課題をもたらす。本稿では、これらのステップを統一されたフレームワークで組み合わせた、新しいガウス過程判別分析(GPDA)を提案する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: High-dimensional classification and feature selection tasks are ubiquitous with the recent advancement in data acquisition technology. In several application areas such as biology, genomics and proteomics, the data are often functional in their nature and exhibit a degree of roughness and non-stationarity. These structures pose additional challenges to commonly used methods that rely mainly on a two-stage approach performing variable selection and classification separately. We propose in this work a novel Gaussian process discriminant analysis (GPDA) that combines these steps in a unified framework. Our model is a two-layer non-stationary Gaussian process coupled with an Ising prior to identify differentially-distributed locations. Scalable inference is achieved via developing a variational scheme that exploits advances in the use of sparse inverse covariance matrices. We demonstrate the performance of our methodology on simulated datasets and two proteomics datasets: breast cancer and SARS-CoV-2. Our approach distinguishes itself by offering explainability as well as uncertainty quantification in addition to low computational cost, which are crucial to increase trust and social acceptance of data-driven tools.
Abstract（参考訳）: 近年のデータ取得技術の進歩に伴い,高次元分類や特徴選択タスクが普及している。生物学、ゲノム学、プロテオミクスなどのいくつかの応用分野において、データはその性質において機能し、粗さや非定常性を示すことが多い。これらの構造は、変数の選択と分類を別々に行う2段階のアプローチに主に依存する一般的な手法にさらに挑戦する。本稿では,これらのステップを統一的な枠組みで組み合わせた新しいガウス過程判別分析(GPDA)を提案する。我々のモデルは二層非定常ガウス過程とイジングを結合して微分分散した位置を同定する。スケーラブルな推論は、スパース逆共分散行列の使用の進歩を利用する変分スキームの開発によって実現される。シミュレーションデータセットと2つのプロテオミクスデータセット(乳がんとsars-cov-2)における手法の性能を示す。提案手法は,データ駆動ツールの信頼性向上と社会的受容に不可欠である低計算コストに加えて,説明可能性や不確実性定量化を提供することによって,自らを区別する。

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