論文の概要: Modeling High-Dimensional Data with Unknown Cut Points: A Fusion Penalized Logistic Threshold Regression

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2202.08441v1
• Date: Thu, 17 Feb 2022 04:16:40 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-02-18 15:53:20.205102
• Title: Modeling High-Dimensional Data with Unknown Cut Points: A Fusion Penalized Logistic Threshold Regression
• Title（参考訳）: 未知の切断点を持つ高次元データのモデリング:融合ペナル化ロジスティック閾値回帰
• Authors: Yinan Lin, Wen Zhou, Zhi Geng, Gexin Xiao, and Jianxin Yin
• Abstract要約: 従来のロジスティック回帰モデルでは、リンク関数は線形で連続であると見なされることが多い。 我々は、全ての連続した特徴が順序レベルに離散化され、さらにバイナリ応答が決定されるしきい値モデルを考える。 糖尿病のような慢性疾患の早期発見と予知の問題において,ラッソモデルが好適であることが判明した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.520538806201793
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: In traditional logistic regression models, the link function is often assumed to be linear and continuous in predictors. Here, we consider a threshold model that all continuous features are discretized into ordinal levels, which further determine the binary responses. Both the threshold points and regression coefficients are unknown and to be estimated. For high dimensional data, we propose a fusion penalized logistic threshold regression (FILTER) model, where a fused lasso penalty is employed to control the total variation and shrink the coefficients to zero as a method of variable selection. Under mild conditions on the estimate of unknown threshold points, we establish the non-asymptotic error bound for coefficient estimation and the model selection consistency. With a careful characterization of the error propagation, we have also shown that the tree-based method, such as CART, fulfill the threshold estimation conditions. We find the FILTER model is well suited in the problem of early detection and prediction for chronic disease like diabetes, using physical examination data. The finite sample behavior of our proposed method are also explored and compared with extensive Monte Carlo studies, which supports our theoretical discoveries.
• Abstract（参考訳）: 従来のロジスティック回帰モデルでは、リンク関数は線形で連続であると見なされることが多い。 ここでは,すべての連続的な特徴が順序レベルに離散化され,さらにバイナリ応答を決定するしきい値モデルを考える。 閾値点と回帰係数はともに未知であり、推定される。 高次元データに対して,可変選択法として積分ラッソペナルティを適用し,係数を0に縮小する,融合ペナルティ付きロジスティックしきい値回帰(フィルタ)モデルを提案する。 未知しきい値の推定における軽度条件下では、係数推定のための非漸近誤差とモデル選択整合性を確立する。 また, エラー伝播の注意深い評価により, CARTなどの木に基づく手法がしきい値推定条件を満たすことを示した。 このフィルタモデルは, 糖尿病などの慢性疾患の早期発見と予測に, 理学検査データを用いて好適であることがわかった。 また,提案手法の有限サンプル挙動についても検討し,理論的な発見を支援するモンテカルロ研究と比較した。

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