論文の概要: A Statistical View of Column Subset Selection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2307.12892v1
• Date: Mon, 24 Jul 2023 15:42:33 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-07-25 13:53:28.808658
• Title: A Statistical View of Column Subset Selection
• Title（参考訳）: カラムサブセット選択の統計的考察
• Authors: Anav Sood and Trevor Hastie
• Abstract要約: 大規模データセットから代表変数の小さなサブセットを選択することの問題点を考察する。 提案手法では,(1)元のデータセットからの要約統計データのみを用いてCSSを効率的に実行する方法,(2)欠落データや検閲データの存在下でCSSを実行する方法,(3)仮説テストフレームワークでCSSのサブセットサイズを選択する方法を示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 91.3755431537592
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We consider the problem of selecting a small subset of representative variables from a large dataset. In the computer science literature, this dimensionality reduction problem is typically formalized as Column Subset Selection (CSS). Meanwhile, the typical statistical formalization is to find an information-maximizing set of Principal Variables. This paper shows that these two approaches are equivalent, and moreover, both can be viewed as maximum likelihood estimation within a certain semi-parametric model. Using these connections, we show how to efficiently (1) perform CSS using only summary statistics from the original dataset; (2) perform CSS in the presence of missing and/or censored data; and (3) select the subset size for CSS in a hypothesis testing framework.
• Abstract（参考訳）: 大規模データセットから代表変数の小さなサブセットを選択することの問題点を考察する。 計算機科学の文献では、この次元減少問題は通常、カラムサブセット選択(CSS)として形式化される。 一方、典型的な統計形式化は、主変数の情報最大化集合を見つけることである。 本稿は,これら2つのアプローチが等価であること,さらに,ある半パラメトリックモデルにおいて両者を最大推定できることを示す。 これらの接続を用いて、(1)データセットの要約統計のみを用いてcssを効率的に実行する方法、(2)欠落データおよび/または検閲データが存在する場合にcssを実行し、(3)仮説テストフレームワークでcssのサブセットサイズを選択する方法を示す。

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