統計学輪講 第23回
| 日時 | 2021年12月14日（火） 15時45分 ～ 16時35分 |
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| 場所 | Zoomオンライン開催（URLはITC-LMSをご確認ください） |
| 講演者 | 福田 健一郎 (情報理工M1) |
| 演題 | 安定性選択による効果的な変数選択や構造推定について（文献紹介） |
| 概要 |
近年，幅広い分野でデータの数が急増しており，データの理解や解釈のため，変数選択やグラフィカルモデリングなどの構造推定の問題が注目を集めている．こうした問題は，特に高次元データを扱う上では難しいことが知られている．本発表では，サブサンプリングと変数選択アルゴリズムを組み合わせた安定性選択[1]という手法について紹介する．安定性選択は，ノイズの変数を誤って選択する数を制御でき，また正則化パラメータの影響を受けにくいことから，変数選択および構造推定の性能の向上に貢献する． [1] Nicolai Meinshausen and Peter Bühlmann. Stability selection. Journal of the Royal Statistical Society: Series B (Statistical Methodology), Vol. 72, No. 4, pp. 417-473, 2010. |