論文の概要: Integrated path stability selection
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.15877v2
- Date: Tue, 27 Aug 2024 01:14:57 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-08-28 19:29:21.832911
- Title: Integrated path stability selection
- Title(参考訳): 統合的経路安定性選択
- Authors: Omar Melikechi, Jeffrey W. Miller,
- Abstract要約: 本稿では,安定性を最大化するのではなく,安定経路の統合に基づく新しい安定性選択手法を提案する。
これにより、前の境界よりも桁違いに強いE(FP)上の上限が得られ、同じターゲットE(FP)に対して実際よりもはるかに真の正の値が得られる。
本手法は前立腺癌および大腸癌研究のシミュレーションと実データを用いて実証する。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 5.263910852465186
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Stability selection is a popular method for improving feature selection algorithms. One of its key attributes is that it provides theoretical upper bounds on the expected number of false positives, E(FP), enabling control of false positives in practice. However, stability selection often selects very few features, resulting in low sensitivity. This is because existing bounds on E(FP) are relatively loose, causing stability selection to overestimate the number of false positives. In this paper, we introduce a novel approach to stability selection based on integrating stability paths rather than maximizing over them. This yields upper bounds on E(FP) that are orders of magnitude stronger than previous bounds, leading to significantly more true positives in practice for the same target E(FP). Furthermore, our method takes the same amount of computation as the original stability selection algorithm, and only requires one user-specified parameter, which can be either the target E(FP) or target false discovery rate. We demonstrate the method on simulations and real data from prostate and colon cancer studies.
- Abstract(参考訳): 安定性の選択は、特徴選択アルゴリズムを改善する一般的な方法である。
その重要な属性の1つは、期待される偽陽性数 E(FP) に関する理論上界を提供し、実際は偽陽性の制御を可能にすることである。
しかし、安定性の選択は、しばしば非常に少数の特徴を選択し、結果として感度が低下する。
これは、E(FP) 上の既存の境界は比較的ゆるいため、安定性の選択は偽陽性の数を過大評価する。
本稿では,安定性を最大化するのではなく,安定経路の統合に基づく新しい安定性選択手法を提案する。
これにより、以前の境界よりも桁違いに強いE(FP)上の上界が得られ、実際には同じ対象 E(FP) に対してかなり真の正となる。
さらに,本手法では,元の安定性選択アルゴリズムと同じ量の計算を行ない,対象のE(FP)かターゲットの偽発見率のどちらかである1つのユーザ特定パラメータしか必要としない。
本手法は前立腺癌および大腸癌研究のシミュレーションと実データを用いて実証する。
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