論文の概要: Data-Driven Subgroup Identification for Linear Regression

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.00195v1
• Date: Sat, 29 Apr 2023 08:32:09 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-05-02 16:42:14.638645
• Title: Data-Driven Subgroup Identification for Linear Regression
• Title（参考訳）: 線形回帰のためのデータ駆動サブグループ同定
• Authors: Zachary Izzo, Ruishan Liu, James Zou
• Abstract要約: 本稿では,データ内のサブグループを特徴量とラベルの均一な線形関係で識別するDDGroupを提案する。 DDGroupは低分散の1つの線形モデルを適切に特定した領域を復元する。 実験の結果、DDGroupはデータセット全体にパラメトリックなアプローチを適用するだけで見逃される定性的に異なる関係を持つサブグループを発見できることがわかった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 15.709279037284054
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Medical studies frequently require to extract the relationship between each covariate and the outcome with statistical confidence measures. To do this, simple parametric models are frequently used (e.g. coefficients of linear regression) but usually fitted on the whole dataset. However, it is common that the covariates may not have a uniform effect over the whole population and thus a unified simple model can miss the heterogeneous signal. For example, a linear model may be able to explain a subset of the data but fail on the rest due to the nonlinearity and heterogeneity in the data. In this paper, we propose DDGroup (data-driven group discovery), a data-driven method to effectively identify subgroups in the data with a uniform linear relationship between the features and the label. DDGroup outputs an interpretable region in which the linear model is expected to hold. It is simple to implement and computationally tractable for use. We show theoretically that, given a large enough sample, DDGroup recovers a region where a single linear model with low variance is well-specified (if one exists), and experiments on real-world medical datasets confirm that it can discover regions where a local linear model has improved performance. Our experiments also show that DDGroup can uncover subgroups with qualitatively different relationships which are missed by simply applying parametric approaches to the whole dataset.
• Abstract（参考訳）: 医学研究はしばしば、それぞれの共変量と統計的信頼度尺度による結果の関係を抽出する必要がある。 これを実現するために、単純なパラメトリックモデルは頻繁に使用される(例えば線形回帰係数)が、通常はデータセット全体に適合する。 しかし、共変量体が全集団に対して一様効果を持たず、従って統一された単純なモデルが異種信号を見逃すことはよくある。 例えば、線形モデルはデータのサブセットを説明することができるが、データの非線形性と不均一性のために残りの部分で失敗することがある。 本稿では,データ中の部分群を特徴とラベル間の一様線形関係で効果的に識別するデータ駆動手法であるddgroup(data-driven group discovery)を提案する。 DDGroupは線形モデルが保持されるであろう解釈可能な領域を出力する。 簡単に実装でき、計算処理も可能である。 理論的には, 十分なサンプルを与えられたddgroupは, 低分散の1つの線形モデルが十分に特定された領域を回復し, 実世界の医療データセット実験により, 局所線形モデルの性能が向上した領域を発見できることを確認した。 実験の結果,DDGroupはデータセット全体にパラメトリックなアプローチを適用するだけで,質的に異なる関係を持つサブグループを発見できることがわかった。

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