論文の概要: Scalable variable selection for two-view learning tasks with projection operators

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2307.01558v1
• Date: Tue, 4 Jul 2023 08:22:05 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-07-06 17:48:35.934479
• Title: Scalable variable selection for two-view learning tasks with projection operators
• Title（参考訳）: プロジェクション演算子を用いた2視点学習タスクのスケーラブル変数選択
• Authors: Sandor Szedmak (1), Riikka Huusari (1), Tat Hong Duong Le (1), Juho Rousu (1) ((1) Department of Computer Science, Aalto University, Espoo, Finland)
• Abstract要約: 本稿では,2視点設定やベクトル値による教師付き学習問題に対して,新しい変数選択法を提案する。 当社のフレームワークは,データサンプルの数が数百万にものぼる,非常に大規模な選択タスクを処理できる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: In this paper we propose a novel variable selection method for two-view settings, or for vector-valued supervised learning problems. Our framework is able to handle extremely large scale selection tasks, where number of data samples could be even millions. In a nutshell, our method performs variable selection by iteratively selecting variables that are highly correlated with the output variables, but which are not correlated with the previously chosen variables. To measure the correlation, our method uses the concept of projection operators and their algebra. With the projection operators the relationship, correlation, between sets of input and output variables can also be expressed by kernel functions, thus nonlinear correlation models can be exploited as well. We experimentally validate our approach, showing on both synthetic and real data its scalability and the relevance of the selected features. Keywords: Supervised variable selection, vector-valued learning, projection-valued measure, reproducing kernel Hilbert space
• Abstract（参考訳）: 本稿では,2視点設定,あるいはベクトル値教師付き学習問題に対する新しい変数選択法を提案する。 当社のフレームワークは,データサンプルの数が数百万にものぼる,非常に大規模な選択タスクを処理できる。 本手法は,出力変数と高い相関性を持つ変数を反復的に選択することで変数選択を行うが,従来選択されていた変数と相関性はない。 相関を測るために,提案手法は射影作用素とその代数の概念を用いる。 投影演算子では、入力変数と出力変数のセットの間の相関関係もカーネル関数によって表現できるため、非線形相関モデルも活用できる。 提案手法を実験的に検証し,合成データと実データの両方において,そのスケーラビリティと特徴の関連性を示す。 キーワード:教師付き変数選択、ベクトル値学習、投影値測度、カーネルヒルベルト空間

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