Doubly Sparse Regularized Regression Incorporating Graphical Structure Among Predictors
Notice bibliographique
Résumé
Recent research has demonstrated that information learned from building a graphical model on the predictor set of a regularized linear regression model can be leveraged to improve prediction of a continuous outcome. This thesis proposes the doubly sparse regression incorporating graphical structure among predictors (DSRIG) model, and its logistic regression counterpart, doubly sparse logistic regression incorporating graphical structure among predictors (DSLRIG). In general, the regularization scheme of these models works by building an undirected graph over the predictor set and then using the resulting neighbourhoods of the graph to form a set of (overlapping) groups. Sparsity is encouraged both within and among the groups that contribute to the overall estimation of the regression parameters. Together, DSRIG and DSLRIG provide a unified framework for the fitting of many other commonly used regularization schemes. In this thesis, a combination of simulation and analysis of real world data are used to evaluate and compare model performance. Ultimately, the DSRIG and DSLRIG models improve outcome prediction and parameter estimation compared to previously proposed methods. A finite sample error bound is derived for DSRIG in the case of a quantitative outcome and predictors distributed as multivariate normal. Guidelines for the implementation of DSRIG in the analysis of real world data are also provided.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».