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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2015-06-23 14:40 高次交互作用モデルのためのSelective Inference ○鈴村真矢・中川和也（名工大）・津田宏治（東大）・竹内一郎（名工大）  IBISML2015-11 |
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| 抄録 | （和） | 予測モデリングにおいて統計的に優位な高次交互作用効果を同定することは重要なタスクである．このタスクが困難であるのは，高次元の共変量が観測される問題では，すべての高次交互作用効果を考えると膨大な数となってしまうためである．このような膨大な候補のなかから統計的に有意な交互作用効果を見つけ出す問題は計算的にも統計的にも非常に難しい．本論文では，この問題に対処するため二段階アルゴリズムを考察する．まず初めに，marginal screeningによって少数の高次交互作用特徴を選択し，その後，選択された特徴のみを用いて回帰分析を行う．近年提案されたselective-inferenceと呼ばれる方法を用いることにより，特徴選択後の回帰モデルに関する統計的推論を効率的に行うための方法を構築する．数値実験により，提案法を用いることで，高次交互作用モデルの適切な統計的推論が現実的な計算時間で可能であることを示す． |
| （英） | Finding statistically significant high-order interaction features in predictive modeling is important but challenging task. The difficulty lies in the fact that, for a recent applications with high-dimensional covariates, the number of possible high-order interaction features would be extremely large. Identifying statistically significant ones from such a huge pool of candidates would be highly challenging both in computational and statistical senses. In order to work with this problem, we consider a two stage algorithm where we first select a set of high-order interaction features by marginal screening, and then make statistical inferences on the regression model fitted only with the selected features. Using a recently introduced framework called selective-inference, we develop an efficient algorithm for making valid statistical inferences on the post-regression model. The experimental results indicate that the proposed method allows us to reliably identify statistically significant high-order interaction features with reasonable computational cost. | |
| キーワード | （和） | マージナルスクリーニング / 選択バイアス / 高次交互作用 / / / / / |
| （英） | marginal screening / selection bias / selective inference / high-order interaction / / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 115, no. 112, IBISML2015-11, pp. 69-74, 2015年6月. | |
| 資料番号 | IBISML2015-11 | |
| 発行日 | 2015-06-16 (IBISML) | |
| ISSN | Print edition: ISSN 0913-5685 Online edition: ISSN 2432-6380 | |
| 著作権に ついて |
技術研究報告に掲載された論文の著作権は電子情報通信学会に帰属します．(許諾番号：10GA0019/12GB0052/13GB0056/17GB0034/18GB0034) | |
| PDFダウンロード | IBISML2015-11 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | NC IPSJ-BIO IBISML IPSJ-MPS |
| 開催期間 | 2015-06-23 - 2015-06-25 |
| 開催地（和） | 沖縄科学技術大学院大学 |
| 開催地（英） | Okinawa Institute of Science and Technology |
| テーマ（和） | 機械学習によるバイオデータマインニング、一般 |
| テーマ（英） | Machine Learning Approach to Biodata Mining, and General |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | IBISML |
| 会議コード | 2015-06-NC-BIO-IBISML-MPS |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | 高次交互作用モデルのためのSelective Inference |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Selective inference for high-order interaction model |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | マージナルスクリーニング / marginal screening |
| キーワード(2)（和/英） | 選択バイアス / selection bias |
| キーワード(3)（和/英） | 高次交互作用 / selective inference |
| キーワード(4)（和/英） | / high-order interaction |
| キーワード(5)（和/英） | / |
| キーワード(6)（和/英） | / |
| キーワード(7)（和/英） | / |
| キーワード(8)（和/英） | / |
| 第1著者 氏名（和/英/ヨミ） | 鈴村 真矢 / Shinya Suzumura / スズムラ シンヤ |
| 第1著者 所属（和/英） | 名古屋工業大学 (略称： 名工大) Nagoya Institute of Technology (略称： NIT) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 中川 和也 / Kazuya Nakagawa / ナカガワ カズヤ |
| 第2著者 所属（和/英） | 名古屋工業大学 (略称： 名工大) Nagoya Institute of Technology (略称： NIT) |
| 第3著者 氏名（和/英/ヨミ） | 津田 宏治 / Koji Tsuda / ツダ コウジ |
| 第3著者 所属（和/英） | 東京大学 (略称： 東大) The University of Tokyo (略称： UT) |
| 第4著者 氏名（和/英/ヨミ） | 竹内 一郎 / Ichiro Takeuchi / タケウチ イチロウ |
| 第4著者 所属（和/英） | 名古屋工業大学 (略称： 名工大) Nagoya Institute of Technology (略称： NIT) |
| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2015-06-23 14:40:00 |
| 発表時間 | 25分 |
| 申込先研究会 | IBISML |
| 資料番号 | IBISML2015-11 |
| 巻番号（vol） | vol.115 |
| 号番号（no） | no.112 |
| ページ範囲 | pp.69-74 |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2015-06-16 (IBISML) |
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