論文の概要: An ADMM approach for multi-response regression with overlapping groups and interaction effects

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.11155v1
• Date: Mon, 20 Mar 2023 14:43:22 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-03-21 15:10:16.654767
• Title: An ADMM approach for multi-response regression with overlapping groups and interaction effects
• Title（参考訳）: 重なり合うグループと相互作用効果を持つ多応答回帰に対するADMMアプローチ
• Authors: Theophilus Quachie Asenso and Manuela Zucknick
• Abstract要約: 我々は新しい正規化回帰法であるMADMMplassoを提案する。 パラメータ推定のために,重なり合うグループを簡単な方法で実装できるADMMアルゴリズムを開発した。 薬理ゲノミクス・スクリーン・データセットのシミュレーションと解析の結果,提案手法は相関応答と相互作用効果の処理に有利であることがわかった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
• Abstract: In this paper, we consider the regularized multi-response regression problem where there exists some structural relation within the responses and also between the covariates and a set of modifying variables. To handle this problem, we propose MADMMplasso, a novel regularized regression method. This method is able to find covariates and their corresponding interactions, with some joint association with multiple related responses. We allow the interaction term between covariate and modifying variable to be included in a (weak) asymmetrical hierarchical manner by first considering whether the corresponding covariate main term is in the model. For parameter estimation, we develop an ADMM algorithm that allows us to implement the overlapping groups in a simple way. The results from the simulations and analysis of a pharmacogenomic screen data set show that the proposed method has an advantage in handling correlated responses and interaction effects, both with respect to prediction and variable selection performance.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,応答内および共変量と修正変数の集合の間に構造的関係が存在する正則化多重応答回帰問題を考える。 そこで本研究では,新しい正規化回帰法であるMADMMplassoを提案する。 この方法は共変量とその対応する相互作用を見つけることができ、複数の関連する反応といくつかの結合関係を持つ。 共変量と修正変数の間の相互作用項を、対応する共変量主項がそのモデルに含まれるかどうかを第一に考慮して、(弱)非対称階層的な方法で含めることができる。 パラメータ推定のために,重なり合うグループを簡単な方法で実装できるADMMアルゴリズムを開発した。 薬理ゲノミクススクリーンデータセットのシミュレーションおよび解析の結果,提案手法は,予測と可変選択性能の両方において,相関応答と相互作用効果の処理に有利であることが示された。

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