cmenet公司

cmenet:一种新的条件主效应二级变量选择方法。本文提出了一种新的选择主效应的方法和一组重新参数化的预测因子,称为条件主效应(CMEs),它在另一个因子的固定水平上捕捉一个因子的条件效应。cme在工程、社会科学和基因组学中有着广泛的应用,代表着高度可解释的现象。模型选择的挑战在于CMEs的群共线性结构,这可能导致现有方法的选择和预测性能较差。我们提出了一种新的模型选择方法cmenet,它利用坐标下降和CME耦合与归约两种原理来有效地进行模型选择。仿真研究表明cmenet的性能优于现有的选择方法,如LASSO和SparseNet。将cmenet应用于苍蝇翅膀形状的基因关联研究,不仅比现有技术具有更好的预测性能,而且揭示了基因激活行为的重要见解。我们算法的有效实现可以在CRAN的R包cmenet中找到。