A non-parametric maximum for number of selected features: objective optima for FDR and significance threshold with application to ordinal survey analysis
Notice bibliographique
Résumé
This paper identifies a criterion for choosing an optimum set of selected features, or rejected null hypotheses, in high-dimensional data analysis. The method is designed for dimension reduction with multiple hypothesis testing used in filtering process of big data, and in exploratory research, to identify significant associations among many predictor variables and few outcomes. The novelty of the proposed method is that the selected p-value threshold will be insensitive to dependency within features, and between features and outcome. The method neither requires predetermined thresholds for level of significance, nor uses presumed thresholds for false discovery rate. Using the presented method, the optimum p-value for powerful yet parsimonious model is chosen, then for every set of rejected hypotheses, the researcher can also report traditional measures of statistical accuracy such as the expected number of false positives, and false discovery rate. The upper limit for number of rejected hypotheses (or selected features) is determined by finding the maximum difference between expected true hypotheses and expected false hypotheses among all possible sets of rejected hypotheses. Then, many methods of choosing an optimum number of selected features such as piecewise regression are used to form a parsimonious model. The paper reports the results of implementation of proposed methods in a novel example of non-parametric analysis of high-dimensional ordinal survey data.
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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 | 0,071 | 0,223 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,003 |
| Communication savante | 0,003 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».