論文の概要: Sequential Permutation Testing of Random Forest Variable Importance Measures

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2206.01284v1
• Date: Thu, 2 Jun 2022 20:16:50 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-06-06 14:01:09.790590
• Title: Sequential Permutation Testing of Random Forest Variable Importance Measures
• Title（参考訳）: ランダム森林変数重要度尺度の逐次置換試験
• Authors: Alexander Hapfelmeier, Roman Hornung, Bernhard Haller
• Abstract要約: そこで本研究では、逐次置換テストと逐次p値推定を用いて、従来の置換テストに関連する高い計算コストを削減することを提案する。 シミュレーション研究の結果、シーケンシャルテストの理論的性質が当てはまることを確認した。 本手法の数値安定性を2つの応用研究で検討した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 68.8204255655161
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Hypothesis testing of random forest (RF) variable importance measures (VIMP) remains the subject of ongoing research. Among recent developments, heuristic approaches to parametric testing have been proposed whose distributional assumptions are based on empirical evidence. Other formal tests under regularity conditions were derived analytically. However, these approaches can be computationally expensive or even practically infeasible. This problem also occurs with non-parametric permutation tests, which are, however, distribution-free and can generically be applied to any type of RF and VIMP. Embracing this advantage, it is proposed here to use sequential permutation tests and sequential p-value estimation to reduce the high computational costs associated with conventional permutation tests. The popular and widely used permutation VIMP serves as a practical and relevant application example. The results of simulation studies confirm that the theoretical properties of the sequential tests apply, that is, the type-I error probability is controlled at a nominal level and a high power is maintained with considerably fewer permutations needed in comparison to conventional permutation testing. The numerical stability of the methods is investigated in two additional application studies. In summary, theoretically sound sequential permutation testing of VIMP is possible at greatly reduced computational costs. Recommendations for application are given. A respective implementation is provided through the accompanying R package $rfvimptest$. The approach can also be easily applied to any kind of prediction model.
• Abstract（参考訳）: ランダム森林(RF)変動重要度尺度(VIMP)の仮説テストは現在も進行中の研究の対象となっている。 近年の進展の中で、分布仮定は経験的証拠に基づくパラメトリックテストに対するヒューリスティックなアプローチが提案されている。 規則性条件下での他の公式な試験は解析的に導かれた。 しかし、これらの手法は計算コストがかかり、実際は実現不可能である。 この問題は、非パラメトリックな置換テストでも発生し、これは分布自由であり、任意の種類のRFやVIMPに適用できる。 この利点を活かし, 逐次置換テストと逐次p値推定を用いて, 従来の置換テストに伴う高い計算コストを削減することを提案する。 広く普及している順列 vimp は実用的かつ関連する応用例である。 シミュレーション実験の結果、逐次テストの理論的性質、すなわち、タイプiの誤差確率を名目レベルで制御し、従来の置換試験に比べてかなり少ない置換率で高い電力を維持できることが確認された。 本手法の数値安定性を2つの応用研究で検討した。 要約すると、理論上VIMPの逐次置換試験は計算コストを大幅に削減できる。 出願の勧告が下される。 それぞれの実装は、付随するRパッケージ$rfvimptest$を通じて提供される。 このアプローチは、任意の種類の予測モデルにも容易に適用できる。

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