Group Lasso with Overlaps: the Latent Group Lasso approach

Guillaume Obozinski 1, 2, * Laurent Jacob 3, * Jean-Philippe Vert 4, 5
* Auteur correspondant
2 SIERRA - Statistical Machine Learning and Parsimony
DI-ENS - Département d'informatique de l'École normale supérieure, ENS Paris - École normale supérieure - Paris, Inria Paris-Rocquencourt, CNRS - Centre National de la Recherche Scientifique : UMR8548
Résumé : Nous étudions une norme qui induit des prédicteurs linéaires structurés parcimonieux, dont les supports sont des unions d'un certain nombre de groupes de variables définis a priori et non nécessairement disjoints. L'approche proposée est baptisée Latent group Lasso, puisque dans son principe elle applique la régularisation du group Lasso sur des variables latentes. L'article présente un analyse détaillée de la norme et de ses propriétés et caractérise notamment les conditions pour lesquelles l'ensemble des groupes associés aux variables latentes est correctement estimé dans un problème de régression. Le choix difficile des poids associés à chaque groupe dans la définition de la norme est discuté. L'approche est enfin illustrée d'une part sur des données simulées et d'autre part par une application au problème du pronostic du cancer du sein à partir de données d'expression de gènes.
Type de document :
Rapport
[Research Report] 2011, pp.60
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Contributeur : Guillaume Obozinski <>
Soumis le : lundi 3 octobre 2011 - 14:49:33
Dernière modification le : jeudi 11 janvier 2018 - 06:23:26
Document(s) archivé(s) le : mardi 13 novembre 2012 - 15:01:34

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  • ARXIV : 1110.0413

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Guillaume Obozinski, Laurent Jacob, Jean-Philippe Vert. Group Lasso with Overlaps: the Latent Group Lasso approach. [Research Report] 2011, pp.60. 〈inria-00628498〉

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