Vi anser att problemet med att lära sig en gles multi-task regression med en tillämpning på en genetisk association kartläggning problem för att upptäcka genetiska markörer som påverkar uttrycksnivåer av flera gener gemensamt. I synnerhet, vi anser att fallet där strukturen över outputs kan representeras som ett träd med blad noder som utgångar och interna noder som kluster av outputs vid multipel granularitet, och syftar till att återställa den gemensamma uppsättningen relevanta ingångar för varje utdatakluster. Förutsatt att trädstrukturen är tillgänglig som en förkunskap formulerar vi detta problem som en ny multi-task regression som kallas trädstyrd grupp lasso. Vår strukturerade legalisering baseras på en grupp-lasso-påföljd, där gruppen definieras med avseende på trädstrukturen. Vi beskriver ett systematiskt viktningssystem för grupperna i påföljden så att varje utdatavariabel bestraffas på ett balanserat sätt även om grupperna överlappar varandra. Vi presenterar en effektiv optimeringsmetod som kan hantera ett storskaligt problem som är typiskt i association kartläggning som involverar tusentals gener som utgångar och miljontals genetiska markörer som ingångar. Med hjälp av simulerade data och jästdata visar vi att vår metod visar en överlägsen prestanda både när det gäller förutsägelsefel och återhämtning av sanna gleshetsmönster, jämfört med andra metoder för multi-task lärande.
I REF föreslogs en trädstyrd grupp lasso, eller trädlasso, som direkt kombinerade statistisk styrka över flera relaterade utgångar.
Tree-guided group lasso for multi-response regression with structured sparsity, with an application to eQTL mapping
{'venue': 'Annals of Applied Statistics 2012, Vol. 6, No. 3, 1095-1117', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Biology']}