Fugu-MT 論文翻訳(概要): Bayesian Variable Selection in a Million Dimensions

論文の概要: Bayesian Variable Selection in a Million Dimensions

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2208.01180v1
Date: Tue, 2 Aug 2022 00:11:15 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-08-03 13:03:45.067483
Title: Bayesian Variable Selection in a Million Dimensions
Title（参考訳）: 百万次元におけるベイズ変数の選択
Authors: Martin Jankowiak
Abstract要約: 提案手法では, 繰り返し毎のコストが P のサブ線形である効率的な MCMC スキームを導入する。本稿では,このスキームを一般線形モデルに拡張してカウントデータに適用する方法について述べる。実験では、癌やトウモロコシゲノムデータを含む方法の有効性を実証した。
参考スコア（独自算出の注目度）: 7.366246663367533
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Bayesian variable selection is a powerful tool for data analysis, as it offers a principled method for variable selection that accounts for prior information and uncertainty. However, wider adoption of Bayesian variable selection has been hampered by computational challenges, especially in difficult regimes with a large number of covariates P or non-conjugate likelihoods. To scale to the large P regime we introduce an efficient MCMC scheme whose cost per iteration is sublinear in P. In addition we show how this scheme can be extended to generalized linear models for count data, which are prevalent in biology, ecology, economics, and beyond. In particular we design efficient algorithms for variable selection in binomial and negative binomial regression, which includes logistic regression as a special case. In experiments we demonstrate the effectiveness of our methods, including on cancer and maize genomic data.
Abstract（参考訳）: ベイズ変数選択は、事前情報と不確実性を考慮した変数選択の原則的方法を提供するため、データ解析の強力なツールである。しかし、ベイズ変数の選択の広範な採用は計算上の困難、特に多くの共変量 p や非共役確率を持つ難しい状況によって妨げられている。さらに,この手法が,生物学,生態学,経済学などの分野で広く普及しているカウントデータに対する一般化線形モデルにまで拡張可能であることを示す。特に,二項回帰および負二項回帰における変数選択のための効率的なアルゴリズムを設計した。実験では、癌やトウモロコシゲノムデータを含む方法の有効性を実証した。

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