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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
조정희 (서울대학교) 윤성로 (서울대학교)
저널정보
Korean Institute of Information Scientists and Engineers 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지 제23권 제9호
발행연도
2017.9
수록면
557 - 563 (7page)
DOI
10.5626/KTCP.2017.23.9.557

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이 논문의 연구 히스토리 (2)

2017

안정적 유전자 특징 선택을 위한 유전자 발현량 데이터의 부트스트랩 기반 Lasso 회귀 분석
조정희 ,  윤성로 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지 2017.09 학술저널

2016

유전자 발현량 데이터의 Lasso 회귀 분석 시 부트스트랩을 통한 변수선택 안정화
조정희 ,  윤성로 한국정보과학회 학술발표논문집 2016.12 학술대회자료

초록· 키워드

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많은 수의 유전자 데이터를 이용해서 Lasso 회귀 분석을 할 때, 유전자 발현량 값들 사이의 높은 상관성으로 인하여 회귀 계수의 추정값이 회귀 분석의 반복 시행마다 달라질 수 있다. L1 정규화에 의해 축소되는 회귀 계수의 불안정성은 변수 선택을 어렵게 하는 요인이 된다. 본 연구에서는 이러한 문제를 해결하기 위하여 부트스트랩 단계를 반복 시행하여 높은 빈도로 선택된 유전자들을 이용한 회귀 모형들을 만들고, 각 모형들에서 안정적으로 선택되는 특징 유전자들을 찾고, 그 유전자들이 위양성 결과가 아님을 입증하였다. 또한, 회귀모형 별 예측지수의 정확도를 실제지수와의 상관관계를 이용해 측정하였는데, 선택된 특징 유전자들의 회귀계수 부호의 분포가 정확도와 관련성을 보임을 확인하였다.
#회귀분석 #변수선택 #라쏘 #부트스트랩 #regression #feature selection #lasso #bootstrapping

목차

요약
Abstract
1. 서론
2. 회귀모형 구성, 분석 및 검증
3. 데이터 처리 방법 및 실험
4. 결론
References

참고문헌 (25)

참고문헌 신청
Emilsson, Valur, et al., Genetics of gene expression and its effect on disease, Nature, Vol. 452, No. 7186, pp. 423-428, 2008. Tibshirani, Robert, Regression shrinkage and selection via the lasso, Journal of the Royal Statistical Society. Series B (Methodological), pp. 267- 288, 1996. Park, Cheolyong, Simple Principal component analysis using Lasso, Journal of the Korean Data and Information Science Society, Vol. 24, No. 3, pp. 533- 541, 2013. (in Korean) Bach, Francis R., Bolasso: model consistent lasso estimation through the bootstrap, Proc. of the 25th International Conference on Machine Learning, ACM, pp. 33-40, 2008. Zou, Hui, The adaptive lasso and its oracle properties, Journal of the American Statistical Association, Vol. 101, No. 476, pp. 1418-1429, 2006.

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