強い遺伝制約の下での変数選択のための容易から実行の階層的標準化【JST・京大機械翻訳】

Chen Kedong; Li William; Wang Sijian

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202200833825007 整理番号：22P0172350

強い遺伝制約の下での変数選択のための容易から実行の階層的標準化【JST・京大機械翻訳】

An Easy-to-Implement Hierarchical Standardization for Variable Selection Under Strong Heredity Constraint

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発行年： 2020年07月17日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2020年07月17日
JST資料番号： O7000B 資料種別：プレプリント
記事区分：プレプリント発行国：アメリカ合衆国 (USA) 言語：英語 (EN)

※このプレプリント論文は学術誌に掲載済みです。なお、学術誌掲載の際には一部内容が変更されている可能性があります。

多くの実際的問題に対して,回帰モデルは,強い遺伝特性(限界としても知られる)に従い,二次効果が存在するとき,それらが親の主効果を含むことを意味する。既存の方法は,主に特別なペナルティ関数またはアルゴリズムに依存し,変数選択における強い遺伝力を強制する。可変選択における強い遺伝率を維持するための新しい階層的標準化手順を提案した。提案手法は実装が不要であり,任意のタイプの回帰に対して任意の変数選択法に適用可能である。階層的標準化の性能は,通常の標準化のそれに匹敵する。また,ロバスト性チェックと実データ解析を行い,この方法の利点を説明した。【JST・京大機械翻訳】

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, 【Automatic Indexing@JST】

分子・遺伝情報処理 , 人工知能

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