論文の概要: Regularized Multivariate Analysis Framework for Interpretable High-Dimensional Variable Selection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2112.12249v1
• Date: Wed, 22 Dec 2021 22:37:05 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-12-24 16:36:46.995345
• Title: Regularized Multivariate Analysis Framework for Interpretable High-Dimensional Variable Selection
• Title（参考訳）: 解釈可能な高次元変数選択のための正規化多変量解析フレームワーク
• Authors: Sergio Mu\~noz-Romero and Vanessa G\'omez-Verdejo and Jer\'onimo Arenas-Garc\'ia
• Abstract要約: 本稿では,l-21ノルムを利用して特徴抽出プロセス中に変数選択を行う新しい手法を提案する。 異なる問題に対する実験結果は、提案した定式化の利点を裏付けるものである。
• 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: Multivariate Analysis (MVA) comprises a family of well-known methods for feature extraction which exploit correlations among input variables representing the data. One important property that is enjoyed by most such methods is uncorrelation among the extracted features. Recently, regularized versions of MVA methods have appeared in the literature, mainly with the goal to gain interpretability of the solution. In these cases, the solutions can no longer be obtained in a closed manner, and more complex optimization methods that rely on the iteration of two steps are frequently used. This paper recurs to an alternative approach to solve efficiently this iterative problem. The main novelty of this approach lies in preserving several properties of the original methods, most notably the uncorrelation of the extracted features. Under this framework, we propose a novel method that takes advantage of the l-21 norm to perform variable selection during the feature extraction process. Experimental results over different problems corroborate the advantages of the proposed formulation in comparison to state of the art formulations.
• Abstract（参考訳）: 多変量解析(mva)は、データを表す入力変数間の相関を利用した特徴抽出のためのよく知られた手法である。 このような方法で楽しむ重要な特性の1つは、抽出された特徴の非相関である。 近年、MVA法の正規化バージョンが文献に登場し、主に解の解釈可能性の向上を目的としている。 これらの場合、解はもはや閉じた方法では得られず、2つのステップの反復に依存するより複雑な最適化手法が頻繁に用いられる。 本稿では,この反復問題を効率的に解くための代替手法に再帰する。 このアプローチの主な斬新さは、元のメソッドのいくつかの特性、特に抽出された特徴の相関性を保存することである。 本稿では,l-21ノルムを利用して特徴抽出プロセス中に変数選択を行う新しい手法を提案する。 異なる問題に対する実験結果は, 提案した定式化の利点と, 定式化の状況とを相関させる。

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