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Doubly robust and computationally efficient high-dimensional variable selection

Abhinav Chakraborty · Jeffrey Zhang · Eugene Katsevich首次提交 2024-09-14 · 修订 2025-11-07 · v2arXiv预印本

双重稳健且计算高效的高维变量选择AI 解读

Variable selection can be performed by testing conditional independence (CI) between each predictor and the response, given the other predictors. A doubly robust and powerful option for these CI tests is the projected covariance measure (PCM) test. However, directly deploying PCM for variable selection brings computational challenges: testing a single variable involves a few machine learning fits, so testing $p$ variables requires $O(p)$ fits. Inspired by model-X ideas, we…Variable selection can be performed by testing conditional independence (CI) between each predictor and the response, given the other predictors. A doubly robust and powerful option for these CI tests is the projected covariance measure (PCM) test. However, directly deploying PCM for variable selection brings computational challenges: testing a single variable involves a few machine learning fits, so testing $p$ variables requires $O(p)$ fits. Inspired by model-X ideas, we…

正则化与变量选择机器学习与 DML Bootstrap 与重抽样

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