論文の概要: Nonparametric IPSS: Fast, flexible feature selection with false discovery control

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.02208v2
• Date: Tue, 06 May 2025 14:02:50 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-05-07 18:50:10.94817
• Title: Nonparametric IPSS: Fast, flexible feature selection with false discovery control
• Title（参考訳）: 非パラメトリックIPSS: 偽発見制御による高速で柔軟な特徴選択
• Authors: Omar Melikechi, David B. Dunson, Jeffrey W. Miller,
• Abstract要約: 本稿では、任意の特徴重要点にIPSS(Integrated path stability selection)を適用し、有限サンプル偽発見制御を用いた一般的な特徴選択法を提案する。 両手法が偽発見率を正確に制御し,既存手法よりも真正を検出できることを示す。 我々はIPSSGBとIPSSRFを用いて、がんに関連するマイクロRNAや遺伝子を検出し、既存のアプローチよりも少ない特徴でより良い予測が得られることを発見した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 12.608885112539202
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Feature selection is a critical task in machine learning and statistics. However, existing feature selection methods either (i) rely on parametric methods such as linear or generalized linear models, (ii) lack theoretical false discovery control, or (iii) identify few true positives. Here, we introduce a general feature selection method with finite-sample false discovery control based on applying integrated path stability selection (IPSS) to arbitrary feature importance scores. The method is nonparametric whenever the importance scores are nonparametric, and it estimates q-values, which are better suited to high-dimensional data than p-values. We focus on two special cases using importance scores from gradient boosting (IPSSGB) and random forests (IPSSRF). Extensive nonlinear simulations with RNA sequencing data show that both methods accurately control the false discovery rate and detect more true positives than existing methods. Both methods are also efficient, running in under 20 seconds when there are 500 samples and 5000 features. We apply IPSSGB and IPSSRF to detect microRNAs and genes related to cancer, finding that they yield better predictions with fewer features than existing approaches.
• Abstract（参考訳）: 特徴の選択は、機械学習と統計学において重要なタスクである。 しかし、既存の特徴選択法もそうである。 (i)線形あるいは一般化線形モデルのようなパラメトリックな方法に依存する。 二 理論的偽発見の制御がないこと、又は (三)正の数は少ない。 本稿では、任意の特徴重要点にIPSS(Integrated path stability selection)を適用し、有限サンプル偽発見制御を用いた一般的な特徴選択法を提案する。 この方法は、重要スコアが非パラメトリックであるときに非パラメトリックであり、p値よりも高次元データに適しているq値を推定する。 本研究は、勾配上昇(IPSSGB)とランダム森林(IPSSRF)の重要点を用いた2つの特別事例に焦点を当てた。 RNAシークエンシングデータによる広範囲な非線形シミュレーションにより、どちらの手法も偽発見率を正確に制御し、既存の方法よりも真の正を検出することを示した。 どちらのメソッドも効率的で、500のサンプルと5000の機能がある場合、20秒以内で実行される。 我々はIPSSGBとIPSSRFを用いて、がんに関連するマイクロRNAや遺伝子を検出し、既存のアプローチよりも少ない特徴でより良い予測が得られることを発見した。

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