論文の概要: Feature Selection in the Contrastive Analysis Setting

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.18531v1
• Date: Fri, 27 Oct 2023 23:16:03 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-10-31 18:08:45.168303
• Title: Feature Selection in the Contrastive Analysis Setting
• Title（参考訳）: コントラスト分析設定における特徴選択
• Authors: Ethan Weinberger, Ian Covert, Su-In Lee
• Abstract要約: コントラスト分析(Contrastive Analysis、CA)は、ターゲットデータセットに独自に濃縮されたバリエーションの探索を指す。 コントラスト特徴選択(CFS)は,CA設定において特徴選択を行う手法である。 提案手法は従来提案されていた教師付きかつ完全に教師なしな特徴選択法よりも一貫して優れていた。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 17.90957424147776
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Contrastive analysis (CA) refers to the exploration of variations uniquely enriched in a target dataset as compared to a corresponding background dataset generated from sources of variation that are irrelevant to a given task. For example, a biomedical data analyst may wish to find a small set of genes to use as a proxy for variations in genomic data only present among patients with a given disease (target) as opposed to healthy control subjects (background). However, as of yet the problem of feature selection in the CA setting has received little attention from the machine learning community. In this work we present contrastive feature selection (CFS), a method for performing feature selection in the CA setting. We motivate our approach with a novel information-theoretic analysis of representation learning in the CA setting, and we empirically validate CFS on a semi-synthetic dataset and four real-world biomedical datasets. We find that our method consistently outperforms previously proposed state-of-the-art supervised and fully unsupervised feature selection methods not designed for the CA setting. An open-source implementation of our method is available at https://github.com/suinleelab/CFS.
• Abstract（参考訳）: コントラスト分析(Contrastive Analysis、CA)とは、特定のタスクに無関係な変動源から生成された対応する背景データセットと比較して、ターゲットデータセットに独自に濃縮された変動を探索することである。 例えば、バイオメディカルデータアナリストは、健康管理対象(背景)とは対照的に、与えられた疾患(標的)の患者にのみ存在するゲノムデータの変異の指標として使用する、少数の遺伝子セットを見つけたいかもしれない。 しかし、CA設定における機能選択の問題は、まだ機械学習コミュニティからはほとんど注目されていない。 本稿では,CA設定における特徴選択を行う手法として,コントラスト特徴選択(CFS)を提案する。 我々は、CA設定における表現学習の新たな情報理論分析により、我々のアプローチを動機付け、半合成データセットと4つの実世界のバイオメディカルデータセットでCFSを実証的に検証した。 提案手法は,従来提案されていたca設定に適合しない教師なし特徴選択手法を一貫して上回っていることが判明した。 このメソッドのオープンソース実装は、https://github.com/suinleelab/cfsで入手できる。

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