用于受控变量选择的自动相关性确定先验贝叶斯神经网络
机器学习
2020-01-08 v1 机器学习
摘要
我们提出一种自动相关性确定（Automatic Relevance Determination）先验贝叶斯神经网络（BNN-ARD）权重的 l2 范数度量，作为 model-x knockoff 滤波器的特征重要性统计量。我们在模拟数据与挪威风电场数据集上均表明，所提出的特征重要性统计量相对于类似特征重要性度量，在变量选择效力与真实世界数据集上的预测性能方面均取得了统计显著的提升。
引用
@article{arxiv.2001.01765,
title = {An Automatic Relevance Determination Prior Bayesian Neural Network for Controlled Variable Selection},
author = {Rendani Mbuvha and Illyes Boulkaibet and Tshilidzi Marwala},
journal= {arXiv preprint arXiv:2001.01765},
year = {2020}
}