論文の概要: A distribution-free mixed-integer optimization approach to hierarchical modelling of clustered and longitudinal data

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2302.03157v1
• Date: Mon, 6 Feb 2023 23:34:51 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-02-08 17:53:21.528504
• Title: A distribution-free mixed-integer optimization approach to hierarchical modelling of clustered and longitudinal data
• Title（参考訳）: クラスタデータと長手データの階層的モデリングに対する分布自由混合整数最適化手法
• Authors: Madhav Sankaranarayanan, Intekhab Hossain
• Abstract要約: クラスタ・アウェア・レグレッションのためのMIO(mixed-integer Optimization)アプローチを作成します。 直流法である線形混合効果回帰法(LMEM)と比較した。 我々の方法は非常に解釈可能な方法で定式化されているかを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We create a mixed-integer optimization (MIO) approach for doing cluster-aware regression, i.e. linear regression that takes into account the inherent clustered structure of the data. We compare to the linear mixed effects regression (LMEM) which is the most used current method, and design simulation experiments to show superior performance to LMEM in terms of both predictive and inferential metrics in silico. Furthermore, we show how our method is formulated in a very interpretable way; LMEM cannot generalize and make cluster-informed predictions when the cluster of new data points is unknown, but we solve this problem by training an interpretable classification tree that can help decide cluster effects for new data points, and demonstrate the power of this generalizability on a real protein expression dataset.
• Abstract（参考訳）: 我々は、クラスタ対応回帰、すなわちデータ固有のクラスタ構造を考慮した線形回帰を行うための混合整数最適化(MIO)アプローチを作成する。 直流法である線形混合効果回帰法 (LMEM) と比較し, シリコにおける予測指標と推論指標の両方の観点から, LMEMよりも優れた性能を示す設計シミュレーション実験を行った。 LMEMでは,新しいデータポイントのクラスタが未知の場合には,クラスタインフォームド予測を一般化し,クラスタインフォームド予測を行うことはできないが,新しいデータポイントのクラスタ効果を決定するための解釈可能な分類木を訓練し,この一般化可能性のパワーを実タンパク質表現データセット上で示すことによって,この問題を解決する。

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