論文の概要: Error-based Knockoffs Inference for Controlled Feature Selection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2203.04483v1
• Date: Wed, 9 Mar 2022 01:55:59 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-03-10 16:17:42.017759
• Title: Error-based Knockoffs Inference for Controlled Feature Selection
• Title（参考訳）: 制御された特徴選択のための誤差に基づくノックオフ推論
• Authors: Xuebin Zhao, Hong Chen, Yingjie Wang, Weifu Li, Tieliang Gong, Yulong Wang, Feng Zheng
• Abstract要約: 本手法では, ノックオフ特徴量, エラーベース特徴重要度統計量, ステップダウン手順を一体化して, エラーベースのノックオフ推定手法を提案する。 提案手法では回帰モデルを指定する必要はなく,理論的保証で特徴選択を処理できる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 49.99321384855201
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Recently, the scheme of model-X knockoffs was proposed as a promising solution to address controlled feature selection under high-dimensional finite-sample settings. However, the procedure of model-X knockoffs depends heavily on the coefficient-based feature importance and only concerns the control of false discovery rate (FDR). To further improve its adaptivity and flexibility, in this paper, we propose an error-based knockoff inference method by integrating the knockoff features, the error-based feature importance statistics, and the stepdown procedure together. The proposed inference procedure does not require specifying a regression model and can handle feature selection with theoretical guarantees on controlling false discovery proportion (FDP), FDR, or k-familywise error rate (k-FWER). Empirical evaluations demonstrate the competitive performance of our approach on both simulated and real data.
• Abstract（参考訳）: 近年,高次元有限サンプル条件下での制御された特徴選択に対処する手段として,モデルXノックオフ方式が提案されている。 しかし、モデルXのノックオフの手順は係数に基づく特徴の重要性に大きく依存しており、偽発見率(FDR)の制御のみに関係している。 本稿では,その適応性と柔軟性をさらに高めるために,ノックオフ機能,エラーに基づく特徴重要度統計,ステップダウン手順を統合することで,誤差に基づくノックオフ推定手法を提案する。 提案手法は回帰モデルを指定する必要はなく, 擬似発見率(FDP), FDR, k- Familywise error rate(k-FWER)の制御に関する理論的保証で特徴選択を処理できる。 実験による評価は,シミュレーションデータと実データの両方に対するアプローチの競合性能を示す。

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