Stable variable ranking and selection in regularized logistic regression for severely imbalanced big binary data
Notice bibliographique
Résumé
We develop a novel covariate ranking and selection algorithm for regularized ordinary logistic regression (OLR) models in the presence of severe class-imbalance in high dimensional datasets with correlated signal and noise covariates. Class-imbalance is resolved using response-based subsampling which we also employ to achieve stability in variable selection by creating an ensemble of regularized OLR models fitted to subsampled (and balanced) datasets. The regularization methods considered in our study include Lasso, adaptive Lasso (adaLasso) and ridge regression. Our methodology is versatile in the sense that it works effectively for regularization techniques involving both hard- (e.g. Lasso) and soft-shrinkage (e.g. ridge) of the regression coefficients. We assess selection performance by conducting a detailed simulation experiment involving varying moderate-to-severe class-imbalance ratios and highly correlated continuous and discrete signal and noise covariates. Simulation results show that our algorithm is robust against severe class-imbalance under the presence of highly correlated covariates, and consistently achieves stable and accurate variable selection with very low false discovery rate. We illustrate our methodology using a case study involving a severely imbalanced high-dimensional wildland fire occurrence dataset comprising 13 million instances. The case study and simulation results demonstrate that our framework provides a robust approach to variable selection in severely imbalanced big binary 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 | 0,012 | 0,025 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».