| Item type |
SIG Technical Reports(1) |
| 公開日 |
2021-06-21 |
| タイトル |
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タイトル |
逐次特徴選択に対するホモトピー法を用いたより強力かつ汎用的な選択的推論 |
| タイトル |
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言語 |
en |
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タイトル |
More Powerful and General Selective Inference for Stepwise Feature Selection using Homotopy Method |
| 言語 |
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言語 |
jpn |
| キーワード |
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主題Scheme |
Other |
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主題 |
自動運転・学習理論 |
| 資源タイプ |
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資源タイプ識別子 |
http://purl.org/coar/resource_type/c_18gh |
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資源タイプ |
technical report |
| 著者所属 |
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名古屋工業大学 |
| 著者所属 |
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名古屋工業大学／理化学研究所 |
| 著者所属 |
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名古屋工業大学／理化学研究所 |
| 著者所属(英) |
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en |
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Nagoya Institute of Technology |
| 著者所属(英) |
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en |
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Nagoya Institute of Technology / RIKEN |
| 著者所属(英) |
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en |
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Nagoya Institute of Technology / RIKEN |
| 著者名 |
杉山, 一弥
VoNguyen, Le Duy
竹内, 一郎
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| 著者名(英) |
Kazuya, Sugiyama
Vo, Nguyen Le Duy
Ichiro, Takeuchi
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| 論文抄録 |
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内容記述タイプ |
Other |
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内容記述 |
データ駆動型仮説に対する選択バイアスを補正した新たな統計的推論の枠組みとして条件付き選択的推論（conditional Selective Inference (SI)）が盛んに研究されている．Conditional SI は，仮説の選択事象（selection event） を条件付けた下での条件付き推論を行うというものである．Conditional SI は特に Lasso や逐次特徴選択（stepwise feature selection (SFS)）のような特徴選択の分野で盛んに研究がなされている．既存の conditional SI の手法では，計算を可能にするために設けられる過剰な条件付け（over-conditioning）による検出力の乏しさが問題視されている．本研究では，ホモトピー法を用いることにより，SFS においてこの問題を克服したより強力で汎用的な conditional SI の手法を提案する． |
| 論文抄録(英) |
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内容記述タイプ |
Other |
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内容記述 |
Conditional selective inference (SI) has been actively studied as a new statistical inference framework for data-driven hypotheses. The basic idea of conditional SI is to make inferences conditional on the selection event characterized by a set of linear and/or quadratic inequalities. Conditional SI has been mainly studied in the context of feature selection such as stepwise feature selection (SFS). The main limitation of the existing conditional SI methods is the loss of power due to over-conditioning, which is required for computational tractability. In this study, we develop a more powerful and general conditional SI method for SFS using the homotopy method which enables us to overcome this limitation. We conduct several experiments to demonstrate the effectiveness and efficiency of the proposed method. |
| 書誌レコードID |
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収録物識別子タイプ |
NCID |
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収録物識別子 |
AA12055912 |
| 書誌情報 |
研究報告バイオ情報学（BIO）
巻 2021-BIO-66,
号 8,
p. 1-7,
発行日 2021-06-21
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| ISSN |
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収録物識別子タイプ |
ISSN |
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収録物識別子 |
2188-8590 |
| Notice |
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SIG Technical Reports are nonrefereed and hence may later appear in any journals, conferences, symposia, etc. |
| 出版者 |
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言語 |
ja |
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出版者 |
情報処理学会 |
IPSJ-BIO21066008.pdf (1.7 MB)
