Enhanced variable selection with statistical boosting algorithms
A. Mayr
Statistical boosting is a computational approach that emerged from machine learning, which allows to fit regression models in the presence of high-dimensional data. Furthermore, the algorithm can lead to data-driven variable selection. In more classical low-dimensional settings, however, the final models typically tend to include too many variables. This is due to a slow overfitting behavior of boosting. As a result, more variables get included into the final model without altering the prediction accuracy. Many of these false positives are incorporated with a small coefficient and therefore have a small impact, but lead to a larger model. We try to overcome this issue by giving the algorithm the chance to deselect base-learners with minor importance or to stop before they are selected in the first place. The approach is illustrated by a real-life biostatistical application, highlighting the importance of variable selection also in classical clinical trials or registries.
Palabras clave: statistical learning, biostatistics, prediction modelling, regression, variable selection
Programado
GT14 Bioestadística. The role of Biostatistics in Health Data Science
9 de junio de 2022 12:00
A13
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Visita a la Alhambra
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Cena de Gala
Se abre la posibilidad de que todo el que esté inscrito en el congreso, y desee que asistan a la cena de gala acompañantes no inscritos, puedan hacerlo pagando el precio de dicha cena (80 euros IVA incluido). Este pago deberá realizarse antes del 1 de Junio (inclusive). Para ello ponerse en contacto con [email protected]
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