論文の概要: Information criteria for structured parameter selection in high dimensional tree and graph models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.14026v1
• Date: Sat, 24 Jun 2023 17:40:40 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-06-27 17:29:35.892200
• Title: Information criteria for structured parameter selection in high dimensional tree and graph models
• Title（参考訳）: 高次元木およびグラフモデルにおける構造化パラメータ選択の情報基準
• Authors: Maarten Jansen
• Abstract要約: 本報告では, 縮小しない推定器を用いて, 偽陽性と偽陰性とを慎重にバランスさせ, 精査した情報基準について検討する。 特に,木や図形モデルにおける構造化選択に対するMallowsのCp基準を補正した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Parameter selection in high-dimensional models is typically finetuned in a way that keeps the (relative) number of false positives under control. This is because otherwise the few true positives may be dominated by the many possible false positives. This happens, for instance, when the selection follows from a naive optimisation of an information criterion, such as AIC or Mallows's Cp. It can be argued that the overestimation of the selection comes from the optimisation process itself changing the statistics of the selected variables, in a way that the information criterion no longer reflects the true divergence between the selection and the data generating process. In lasso, the overestimation can also be linked to the shrinkage estimator, which makes the selection too tolerant of false positive selections. For these reasons, this paper works on refined information criteria, carefully balancing false positives and false negatives, for use with estimators without shrinkage. In particular, the paper develops corrected Mallows's Cp criteria for structured selection in trees and graphical models.
• Abstract（参考訳）: 高次元モデルのパラメータ選択は通常、(相対的な)偽陽性数の数を制御下におく方法で微調整される。 これは、そうでなければ、少数の真の正が多くの偽陽性によって支配される可能性があるためである。 これは例えば、aic や mallows の cp のような情報基準のナイーブな最適化から選択が導かれるときに起こる。 選択の過大評価は、情報基準が選択とデータ生成プロセスの間の真の分岐を反映しないような方法で、選択された変数の統計を変化させる最適化プロセス自体から生じていると主張することができる。 ラッソでは、過大評価は縮小推定子に関連付けることができ、その結果選択は偽の正の選択に寛容すぎる。 これらの理由から,本論文では,縮小を伴わない推定器で使用するために,偽陽性と偽陰性を慎重にバランスをとる,洗練された情報基準について検討する。 特に,木や図形モデルにおける構造化選択に対するMallowsのCp基準を補正した。

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