Article (Périodiques scientifiques)
Estimating sparse regression models in multi-task learning and transfer learning through adaptive penalisation
RAUSCHENBERGER, Armin; NAZAROV, Petr; GLAAB, Enrico
2025In Bioinformatics, p. 10.1093/bioinformatics/btaf406
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Mots-clés :
multi-task learning, transfer learning, sparse regression, feature selection, adaptive penalisation
Résumé :
[en] Here we propose a simple two-stage procedure for sharing information between related high-dimensional prediction or classification problems. In both stages, we perform sparse regression separately for each problem. While this is done without prior information in the first stage, we use the coefficients from the first stage as prior information for the second stage. Specifically, we designed feature-specific and sign-specific adaptive weights to share information on feature selection, effect directions and effect sizes between different problems. The proposed approach is applicable to multi-task learning as well as transfer learning. It provides sparse models (i.e., with few non-zero coefficients for each problem) that are easy to interpret. We show by simulation and application that it tends to select fewer features while achieving a similar predictive performance as compared to available methods. An implementation is available in the R package ‘sparselink’ (https://github.com/rauschenberger/sparselink).
Centre de recherche :
Luxembourg Centre for Systems Biomedicine (LCSB): Biomedical Data Science (Glaab Group)
LIH - Luxembourg Institute of Health
Disciplines :
Sciences informatiques
Mathématiques
Biochimie, biophysique & biologie moléculaire
Auteur, co-auteur :
RAUSCHENBERGER, Armin ;  University of Luxembourg > Luxembourg Centre for Systems Biomedicine > Biomedical Data Science > Team Enrico GLAAB ; Luxembourg Institute of Health > Department of Medical Informatics > Bioinformatics and Artificial Intelligence
NAZAROV, Petr  ;  Luxembourg Institute of Health > Department of Medical Informatics > Bioinformatics and Artificial Intelligence
GLAAB, Enrico   ;  University of Luxembourg > Luxembourg Centre for Systems Biomedicine (LCSB) > Biomedical Data Science
 Ces auteurs ont contribué de façon équivalente à la publication.
Co-auteurs externes :
no
Langue du document :
Anglais
Titre :
Estimating sparse regression models in multi-task learning and transfer learning through adaptive penalisation
Date de publication/diffusion :
2025
Titre du périodique :
Bioinformatics
ISSN :
1367-4803
eISSN :
1367-4811
Maison d'édition :
Oxford University Press, Oxford, Royaume-Uni
Pagination :
10.1093/bioinformatics/btaf406
Peer reviewed :
Peer reviewed vérifié par ORBi
Focus Area :
Systems Biomedicine
Objectif de développement durable (ODD) :
3. Bonne santé et bien-être
Projet FnR :
NCER/23/16695277
Intitulé du projet de recherche :
Clinnova - Federating Digital Medicine in Europe
Organisme subsidiant :
FNR - Fonds National de la Recherche
N° du Fonds :
NCER/23/16695277
Disponible sur ORBilu :
depuis le 03 janvier 2025

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