Feature selection in finite mixture of sparse normal linear models in high-dimensional feature space
Notice bibliographique
Résumé
Rapid advancement in modern technology has allowed scientists to collect data of unprecedented size and complexity. This is particularly the case in genomics applications. One type of statistical problem in such applications is concerned with modeling an output variable as a function of a small subset of a large number of features based on relatively small sample sizes, which may even be coming from multiple subpopulations. As such, selecting the correct predictive features (variables) for each subpopulation is the key. To address this issue, we consider the problem of feature selection in finite mixture of sparse normal linear (FMSL) models in large feature spaces. We propose a 2-stage procedure to overcome computational difficulties and large false discovery rates caused by the large model space. First, to deal with the curse of dimensionality, a likelihood-based boosting is designed to effectively reduce the number of candidate features. This is the key thrust of our new method. The greatly reduced set of features is then subjected to a sparsity inducing procedure via a penalized likelihood method. A novel scheme is also proposed for the difficult problem of finding good starting points for the expectation-maximization estimation of mixture parameters. We use an extended Bayesian information criterion to determine the final FMSL model. Simulation results indicate that the procedure is successful in selecting the significant features without including a large number of insignificant ones. A real data example on gene transcription regulation is also presented.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,006 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».