Bakgrund: Klassificering och variabelt urval spelar en viktig roll för kunskapsupptäckt i högdimensionella data. Även om Support Vector Machine (SVM) algoritmer är bland de mest kraftfulla klassificerings- och förutsägelsemetoder med ett brett spektrum av vetenskapliga tillämpningar, SVM inte inkluderar automatiskt funktionsval och därför ett antal funktionsval förfaranden har utvecklats. Regularisering tillvägagångssätt utvidga SVM till en funktion val metod på ett flexibelt sätt med strafffunktioner som LASSO, SCAD och Elastic Net. Vi föreslår en ny strafffunktion för SVM-klassificeringsuppgifter, Elastisk SCAD, en kombination av SCAD- och åsstraff som övervinner begränsningarna för varje straff ensam. Eftersom SVM-modeller är extremt känsliga för valet av inställningsparametrar, antog vi en intervallsökalgoritm, som i jämförelse med en fast rutnätssökning snabbt och mer exakt finner en global optimal lösning. Resultat: Specificeringsmetoder med kombinerade påföljder (Elastic Net och Elastic SCAD SVM) är mer robusta för att ändra modellens komplexitet än metoder som använder enstaka påföljder. Vår simuleringsstudie visade att Elastic SCAD SVM överträffade LASSO (L 1 ) och SCAD SVM. Dessutom tillhandahöll Elastic SCAD SVM glesare klassificering i form av medianantal funktioner som valts ut än Elastic Net SVM och ofta bättre förutspådde än Elastic Net i form av felklassificeringsfel. Slutligen tillämpade vi de straffmetoder som beskrivs ovan på fyra allmänt tillgängliga bröstcancerdataset. Elastisk SCAD SVM var den enda metoden som gav robusta klassificeringar i glesa och icke-sparse situationer. Den föreslagna Elastiska SCAD SVM-algoritmen ger fördelarna med SCAD-påföljden och undviker samtidigt sparsamhetsbegränsningar för icke-sparse-data. Vi var först med att visa att integreringen av intervallsökalgoritm och bestraffade SVM klassificeringstekniker ger snabba lösningar på optimeringen av inställningsparametrar. Den bestraffade SVM-klassificeringsalgoritmer samt fasta rutnät och intervallsökning för att hitta lämpliga inställningsparametrar implementerades i vårt fritt tillgängliga R-paket "penalizedSVM". Vi drar slutsatsen att Elastic SCAD SVM är ett flexibelt och robust verktyg för klassificering och funktion urvalsuppgifter för högdimensionella data såsom microarray datamängder.
Becker m.fl. REF föreslog Elastic SCAD (eller SCAD-L 2 ), en kombination av SCAD och L 2 påföljder för funktionsinteraktion.
Elastic SCAD as a novel penalization method for SVM classification tasks in high-dimensional data
{'venue': 'BMC Bioinformatics', 'journal': 'BMC Bioinformatics', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}