論文の概要: Fast leave-one-cluster-out cross-validation using clustered Network Information Criterion (NICc)

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.20400v2
• Date: Wed, 09 Oct 2024 18:24:39 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-11 14:28:59.997945
• Title: Fast leave-one-cluster-out cross-validation using clustered Network Information Criterion (NICc)
• Title（参考訳）: クラスタ化されたネットワーク情報量規準(NICc)を用いた高速1クラスタアウトクロスバリデーション
• Authors: Jiaxing Qiu, Douglas E. Lake, Pavel Chernyavskiy, Teague R. Henry,
• Abstract要約: クラスタベースのバリデーションを使用して、目に見えないクラスタ上でのモデルの一般化性を評価することが重要です。 本稿では,ネットワーク情報量基準(NICc)のクラスタ化推定手法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.32141666878560626
• License:
• Abstract: For prediction models developed on clustered data that do not account for cluster heterogeneity in model parameterization, it is crucial to use cluster-based validation to assess model generalizability on unseen clusters. This paper introduces a clustered estimator of the Network Information Criterion (NICc) to approximate leave-one-cluster-out deviance for standard prediction models with twice differentiable log-likelihood functions. The NICc serves as a fast alternative to cluster-based cross-validation. Stone (1977) proved that the Akaike Information Criterion (AIC) is asymptotically equivalent to leave-one-observation-out cross-validation for true parametric models with independent and identically distributed observations. Ripley (1996) noted that the Network Information Criterion (NIC), derived from Stone's proof, is a better approximation when the model is misspecified. For clustered data, we derived NICc by substituting the Fisher information matrix in the NIC with a clustering-adjusted estimator. The NICc imposes a greater penalty when the data exhibits stronger clustering, thereby allowing the NICc to better prevent over-parameterization. In a simulation study and an empirical example, we used standard regression to develop prediction models for clustered data with Gaussian or binomial responses. Compared to the commonly used AIC and BIC for standard regression, NICc provides a much more accurate approximation to leave-one-cluster-out deviance and results in more accurate model size and variable selection, as determined by cluster-based cross-validation, especially when the data exhibit strong clustering.
• Abstract（参考訳）: モデルパラメータ化におけるクラスタの不均一性を考慮しないクラスタデータに基づいて開発された予測モデルでは,クラスタベースの検証を用いて,未知のクラスタ上でのモデル一般化可能性を評価することが重要である。 本稿では,ネットワーク情報量規準(NICc)のクラスタ化推定手法を提案する。 NICcはクラスタベースのクロスバリデーションの高速な代替手段として機能する。 Stone (1977) は、Akaike Information Criterion (AIC) は独立かつ同一に分布した観測値を持つ真のパラメトリックモデルに対して、漸近的に観測不能なクロスバリデーションと等価であることを示した。 Ripley (1996) は、Stone の証明から導かれた Network Information Criterion (NIC) が、モデルが誤って特定されたときにより良い近似となることを指摘した。 クラスタ化データに対しては、クラスタリング調整推定器を用いてNIC内のフィッシャー情報行列を置換することによりNICcを導出する。 NICcは、データがより強力なクラスタリングを示すときにより大きなペナルティを課し、NICcが過度なパラメータ化を防止できる。 シミュレーション研究および実証的な例では、標準回帰を用いてガウスあるいは二項応答を持つクラスタデータに対する予測モデルを開発した。 標準回帰においてよく使われるAICやBICと比較して、NICcは、クラスタベースのクロスバリデーションによって決定され、特にデータが強いクラスタリングを示す場合、より正確なモデルサイズと変数選択をもたらす。

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