Fugu-MT 論文翻訳(概要): Variable Selection for Kernel Two-Sample Tests

論文の概要: Variable Selection for Kernel Two-Sample Tests

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2302.07415v3
Date: Thu, 12 Oct 2023 14:08:18 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-10-16 04:11:59.246086
Title: Variable Selection for Kernel Two-Sample Tests
Title（参考訳）: カーネル2サンプルテストの可変選択
Authors: Jie Wang and Santanu S. Dey and Yao Xie
Abstract要約: カーネルの最大平均誤差(MMD)に基づくフレームワークを提案する。我々は混合整数型プログラミングの定式化を提案し、性能保証付き精度および近似アルゴリズムを開発した。合成および実データを用いた実験結果から,本手法の優れた性能が示された。
参考スコア（独自算出の注目度）: 10.768155884359777
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: We consider the variable selection problem for two-sample tests, aiming to select the most informative variables to distinguish samples from two groups. To solve this problem, we propose a framework based on the kernel maximum mean discrepancy (MMD). Our approach seeks a group of variables with a pre-specified size that maximizes the variance-regularized MMD statistics. This formulation also corresponds to the minimization of asymptotic type-II error while controlling type-I error, as studied in the literature. We present mixed-integer programming formulations and develop exact and approximation algorithms with performance guarantees for different choices of kernel functions. Furthermore, we provide a statistical testing power analysis of our proposed framework. Experiment results on synthetic and real datasets demonstrate the superior performance of our approach.
Abstract（参考訳）: 2つのグループから標本を区別する最も有益な変数を選択することを目的として, 2つのサンプルテストにおける変数選択問題を考える。この問題を解決するために,カーネルの最大平均誤差(MMD)に基づくフレームワークを提案する。提案手法は,分散正規化MDD統計量の最大化を図った,所定のサイズの変数群を求める。この定式化はまた、文献で研究されているように、タイプIエラーを制御しながら、漸近型IIエラーの最小化に対応する。本稿では,カーネル関数の異なる選択に対して,性能保証付き精度・近似アルゴリズムを提案する。さらに,提案フレームワークの統計的テストパワー分析を行う。合成および実データを用いた実験により,本手法の優れた性能を示す。

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