Regularized regression can improve estimates of multivariate selection in the face of multicollinearity and limited data
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The breeder’s equation, Δz¯=Gβ , allows us to understand how genetics (the genetic covariance matrix, G) and the vector of linear selection gradients β interact to generate evolutionary trajectories. Estimation of β using multiple regression of trait values on relative fitness revolutionized the way we study selection in laboratory and wild populations. However, multicollinearity, or correlation of predictors, can lead to very high variances of and covariances between elements of β, posing a challenge for the interpretation of the parameter estimates. This is particularly relevant in the era of big data, where the number of predictors may approach or exceed the number of observations. A common approach to multicollinear predictors is to discard some of them, thereby losing any information that might be gained from those traits. Using simulations, we show how, on the one hand, multicollinearity can result in inaccurate estimates of selection, and, on the other, how the removal of correlated phenotypes from the analyses can provide a misguided view of the targets of selection. We show that regularized regression, which places data-validated constraints on the magnitudes of individual elements of β, can produce more accurate estimates of the total strength and direction of multivariate selection in the presence of multicollinearity and limited data, and often has little cost when multicollinearity is low. We also compare standard and regularized regression estimates of selection in a reanalysis of three published case studies, showing that regularized regression can improve fitness predictions in independent data. Our results suggest that regularized regression is a valuable tool that can be used as an important complement to traditional least-squares estimates of selection. In some cases, its use can lead to improved predictions of individual fitness, and improved estimates of the total strength and direction of multivariate selection.
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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 | 0,020 | 0,085 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».