KnockoffGAN公司 swMATH ID: 42243 软件作者： James Jordon、Jinsung Yoon、Mihaela van der Schaar 描述： KnockoffGAN：使用生成对手网络为特征选择生成KnockOff。特征选择是一个普遍存在的问题。发现相关特征对于执行特定任务（如避免预测中的过度拟合）和理解控制真实标签的潜在过程（如发现疾病的相关遗传因素）同样重要。机器学习驱动的特征选择可以通过创建专家关注的特征子集，从大型、高维、非线性观测数据集中进行发现。为了最有效地利用专家时间，我们需要一种能够控制错误发现率的原则方法。在这项工作中，我们通过开发一个灵活的仿冒生成模型，在前景看好的Knockoff框架的基础上进行构建。我们修改了Generative Adversarial Networks框架，以允许我们在不假设特征分布的情况下生成仿冒产品。我们的模型由4个网络、一个发生器、一个鉴别器、一个稳定网络和一个电力网络组成。我们演示了模型执行特征选择的能力，显示了它在高斯设置下的性能与最初提出的仿冒生成模型一样好，并且在非高斯设置下，包括在真实数据集上，它的性能优于原始模型。 主页： https://paperswithcode.com/paper/knockoffgan-generating-knockoff功能 源代码： https://github.com/vanderschaarlab/mlforhealthlabpub/tree/main/alg/knockoffgan网站 相关软件： 深粉红色;爆米花;ppcor公司;SILGGM公司;皮赫特;功能lmf;广义协方差测度;共形推理;快速MMC测试;FANOK公司;蟒蛇;玻璃制品;增益;能量;MMD GAN公司;gCol（色谱柱）;MIM公司 引用于： 8文件 全部的 前5名27位作者引用 三 简森，卢卡斯 2 伊曼纽尔·坎迪斯。 2 戴、晨光 2 林步友 2 刘军S。 2 Xing、Xin 1 艾哈迈德·阿拉（Ahmed M.Alaa）。 1 斯蒂芬·贝茨 1 大卫·M·布莱。 1 阿里·埃尔科尔 1 安德烈斯·弗洛托 1 亚历山大·吉姆森 1 黄东明 1 丹尼尔·贾勒特（Daniel P.Jarrett）。 1 彼得罗·利奥 1 伊恩·麦金尼 1 劳尔·拉巴丹 1 罗马尼亚，亚尼夫 1 斯特凡·肖尔特斯 1 塞西亚·马特奥 1 亚舍·斯佩克特 1 韦斯利·坦西 1 米哈埃拉·范德沙尔 1 维克托·威奇 1 王文硕 1 安吉拉·伍德。 1 张浩然 4篇连载文章中引用 4 美国统计协会杂志 2 统计年鉴 1 机器学习 1 计算与图形统计学杂志 在3个字段中引用 7 统计学（62-XX） 1 数值分析（65-XX） 1 计算机科学（68至XX） 按年份列出的引文