論文の概要: Practical considerations for variable screening in the Super Learner

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.03313v1
• Date: Mon, 6 Nov 2023 18:04:39 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-11-07 13:23:33.790821
• Title: Practical considerations for variable screening in the Super Learner
• Title（参考訳）: 超学習者における可変スクリーニングの実践的考察
• Authors: Brian D. Williamson, Drew King, Ying Huang
• Abstract要約: スーパーラーナーアンサンブルは望ましい理論的性質を持ち、多くの応用で成功している。 次元減少は、他の予測アルゴリズムに適合する前にアンサンブル内で、ラッソを含む可変スクリーニングアルゴリズムを使用することで達成できる。 実験結果から,候補検定アルゴリズムの多種多様さが,一つの画面の粗悪な性能を防ぎ得ることを示唆する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.9337734440124232
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Estimating a prediction function is a fundamental component of many data analyses. The Super Learner ensemble, a particular implementation of stacking, has desirable theoretical properties and has been used successfully in many applications. Dimension reduction can be accomplished by using variable screening algorithms, including the lasso, within the ensemble prior to fitting other prediction algorithms. However, the performance of a Super Learner using the lasso for dimension reduction has not been fully explored in cases where the lasso is known to perform poorly. We provide empirical results that suggest that a diverse set of candidate screening algorithms should be used to protect against poor performance of any one screen, similar to the guidance for choosing a library of prediction algorithms for the Super Learner.
• Abstract（参考訳）: 予測関数の推定は多くのデータ分析の基本的な構成要素である。 Super Learner アンサンブルは、特にスタック化の実装であり、望ましい理論的性質を持ち、多くのアプリケーションでうまく使われている。 次元減少は、他の予測アルゴリズムに適合する前にアンサンブル内でラッソを含む可変スクリーニングアルゴリズムを使用することで達成できる。 しかし,ラッソを用いた次元減少のためのスーパーラーナの性能は,ラッソが不十分であることが知られている場合に完全には調査されていない。 提案手法は,スーパーラーナーの予測アルゴリズムのライブラリを選択するためのガイダンスと同様,任意の画面の粗悪な性能から,多様な候補スクリーニングアルゴリズムを保護すべきであることを示す実証的な結果を提供する。

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