SuRF: A new method for sparse variable selection, with application in microbiome data analysis
Notice bibliographique
Résumé
In this article, we present a new variable selection method for regression and classification purposes, particularly for microbiome analysis. Our method, called subsampling ranking forward selection (SuRF), is based on LASSO penalized regression, subsampling and forward-selection methods. SuRF offers major advantages over existing variable selection methods in terms of both sparsity of selected models and model inference. We provide an R package that can implement our method for generalized linear models. We apply our method to classification problems from microbiome data, using a novel agglomeration approach to deal with the special tree-like correlation structure of the variables. Existing methods arbitrarily choose a taxonomic level a priori before performing the analysis, whereas by combining SuRF with these aggregated variables, we are able to identify the key biomarkers at the appropriate taxonomic level, as suggested by the data. We present simulations in multiple sparse settings to demonstrate that our approach performs better than several other popularly used existing approaches in recovering the true variables. We apply SuRF to two microbiome datasets: one about prediction of pouchitis and another for identifying samples from two healthy individuals. We find that SuRF can provide a better or comparable prediction with other methods while controlling the false positive rate of variable selection.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».