論文の概要: Practical considerations for variable screening in the super learner

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.03313v2
• Date: Fri, 21 Mar 2025 18:53:12 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-25 14:32:20.483377
• 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: 超学習者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。 次元削減は、他の予測アルゴリズムに適合する前に、ラッソを含む可変スクリーニングアルゴリズム(スクリーン)をアンサンブル内で行うことで達成できる。 提案手法は, 種々の候補検定値を用いて, 検定値の低い検定結果から, 検定値の低い検定値から, 検定値の低い検定値から, 検定値の低い検定値から, 検定値の低い検定値の検定値を得るものである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.61035145911531
• License:
• 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 (screeners), 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 screeners should be used to protect against poor performance of any one screener, similar to the guidance for choosing a library of prediction algorithms for the super learner. These results are further illustrated through the analysis of HIV-1 antibody data.
• 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。 超学習者アンサンブルは、特に積み重ねの実装であり、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。 次元削減は、他の予測アルゴリズムに適合する前に、ラッソを含む可変スクリーニングアルゴリズム(スクリーン)をアンサンブル内で行うことで達成できる。 しかし、ラッソを用いて次元を縮小する超学習者の性能は、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, 学習者に対して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, 種々の候補検定器を用いて, 一つの検定器の性能低下から保護すべきであることを示すものである。 これらの結果はHIV-1抗体データの解析を通じてさらに説明される。

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