Probing for Sparse and Fast Variable Selection with Model-Based Boosting
المؤلفون المشاركون
Thomas, Janek
Hepp, Tobias
Mayr, Andreas
Bischl, Bernd
المصدر
Computational and Mathematical Methods in Medicine
العدد
المجلد 2017، العدد 2017 (31 ديسمبر/كانون الأول 2017)، ص ص. 1-8، 8ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2017-07-31
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
8
التخصصات الرئيسية
الملخص EN
We present a new variable selection method based on model-based gradient boosting and randomly permuted variables.
Model-based boosting is a tool to fit a statistical model while performing variable selection at the same time.
A drawback of the fitting lies in the need of multiple model fits on slightly altered data (e.g., cross-validation or bootstrap) to find the optimal number of boosting iterations and prevent overfitting.
In our proposed approach, we augment the data set with randomly permuted versions of the true variables, so-called shadow variables, and stop the stepwise fitting as soon as such a variable would be added to the model.
This allows variable selection in a single fit of the model without requiring further parameter tuning.
We show that our probing approach can compete with state-of-the-art selection methods like stability selection in a high-dimensional classification benchmark and apply it on three gene expression data sets.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Thomas, Janek& Hepp, Tobias& Mayr, Andreas& Bischl, Bernd. 2017. Probing for Sparse and Fast Variable Selection with Model-Based Boosting. Computational and Mathematical Methods in Medicine،Vol. 2017, no. 2017, pp.1-8.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1141943
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Thomas, Janek…[et al.]. Probing for Sparse and Fast Variable Selection with Model-Based Boosting. Computational and Mathematical Methods in Medicine No. 2017 (2017), pp.1-8.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1141943
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Thomas, Janek& Hepp, Tobias& Mayr, Andreas& Bischl, Bernd. Probing for Sparse and Fast Variable Selection with Model-Based Boosting. Computational and Mathematical Methods in Medicine. 2017. Vol. 2017, no. 2017, pp.1-8.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1141943
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-1141943
قاعدة معامل التأثير والاستشهادات المرجعية العربي "ارسيف Arcif"
أضخم قاعدة بيانات عربية للاستشهادات المرجعية للمجلات العلمية المحكمة الصادرة في العالم العربي
تقوم هذه الخدمة بالتحقق من التشابه أو الانتحال في الأبحاث والمقالات العلمية والأطروحات الجامعية والكتب والأبحاث باللغة العربية، وتحديد درجة التشابه أو أصالة الأعمال البحثية وحماية ملكيتها الفكرية. تعرف اكثر