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Model Selection for Ultra-high Dimensional and Non-linear Data

超高维和非线性数据的模型选择

基本信息

批准号：
21K17715
负责人：
梅津佑太
金额：
$ 3万
依托单位：
Nagasaki University
依托单位国家：
日本
项目类别：
Grant-in-Aid for Early-Career Scientists
财政年份：
2021
资助国家：
日本
起止时间：
2021-04-01 至 2025-03-31
项目状态：
未结题

项目摘要

変数の数が標本サイズよりも非常に大きな超高次元データ解析に関して, 目的変数と関連のある説明変数を効率的に選択するための変数選択について, 一般化線形モデルのもとで考察した. 具体的には, 一般化線形モデルにおける周辺尤度最大化基準にスパース性を誘導する正則化項を付加することで, シンプルながらも理論的に良い性質を持つ変数選択基準を提案した. 本研究で提案した手法はスクリーニングと呼ばれる変数選択の一種である. アルゴリズムそのものは線形回帰モデルで提案されたものとほぼ同じものであるが, 本研究ではその基準を, ロジスティック回帰モデルやポアソン回帰モデルのような, 一般化線形モデルに対しても同じように適用可能であることを示した. また, スクリーニングでは, 適当なしきい値を定め, 変数選択のスコアがそのしきい値よりも大きければ変数間に関連があると判断する. 本研究では, 上記のような手法の提案とともに, スコアの漸近分布に基づくしきい値の選択についても提案した. 一方, 昨年に引き続き, カーネル法に基づくスクリーニング手法についても現在論文化を目指している.

The number of headers is very large, the super-high dimensional dimension is very large, and the purpose of the analysis is to count the number of people who are responsible for the rate of count. For specific information, it is necessary to maximize the level of information on a weekly basis. In order to improve the performance of the theory, select the basis for the proposal. In this study, it is proposed that one type of instrument should be selected for the number of customers. In this study, we need to know that the basic level of this study is the same as that of the general public. If you want to make a decision, you should choose to make a decision on the number of customers in a large number of hospitals. In this study, the last part of the study is to introduce a proposal, a proposal, a proposal and a proposal. On the one hand, it was introduced last year, and the basic law was introduced last year, and now there is a discussion about culture.