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18.1 当p远大于N¶

原文	The Elements of Statistical Learning
翻译	szcf-weiya
发布	2017-03-14
更新	2024-09-12
状态	Done

这章中我们讨论特征的个数 $p$ 远大于观测的个数 $N$ 的预测问题，通常写成 $p >> N$．这样的问题变得越来越重要，特别是在基因和其他计算生物的领域中．我们将会看到这种情形下，高方差 (high variance) 和 过拟合 (overfitting) 是主要的考虑对象．结果表明，经常选择简单、高正则化的方式．本章的第一部分关注分类和回归中的预测问题，而第二部分讨论特征选择和特征评估这些更基本的问题．

首先，图 18.1 总结了一个小型的仿真结果，展示了 $p >> N$ 时，“欠拟合更好 (less fitting is better)”的原则．对 $N=100$ 个样本中的每一个，我们生成 $p$ 个成对相关系数为 $0.2$ 的标准高斯特征 $X$．响应变量 $Y$ 根据下面线性模型产生，

$Y=\sum\limits_{j=1}^pX_j\beta_j+\sigma\varepsilon\tag{18.1}$

其中 $\varepsilon$ 产生于标准高斯分布．对于每个数据集，系数 $\beta_j$ 也从标准高斯分布中产生．我们研究三种情形：$p=20,100,1000$．在每种情形下标准误差的选取 $\sigma$ 都使得信噪比 $\Var[\E(Y\mid X)]/\sigma^2$ 等于$2$．结果表明，单变量回归系数显著的个数分别为 9，33 和 331，这是在 100 次模拟中平均得到的．$p=1000$ 的情形是用来模拟高维数据，这些数据可能是基因数据或者蛋白质数据．

weiya 注：

注意 $z_{0.975} = 1.96 \approx 2$，则如果 $\vert\hat\beta_j/\widehat{se}_j\vert\ge 2$，则称回归系数显著，其中 $\hat\beta_j$ 为估计的（单变量）系数，$\widehat{se}_j$ 是它的标准误差估计．

图 18.1. 模拟实验的测试误差结果．显示了 3 个不同 $p$ 值（特征的数目）下，100 次模拟的相对测试误差的箱线图．相对误差是测试误差除以贝叶斯误差 $\sigma^2$．从左到右，显示了三个不同的正则化参数 $\lambda:0.001,100,1000$ 的岭回归的结果．拟合中的（平均）有效自由度在每张图的下面标出来了．

weiya 注:

基本重现图 18.1，除了 p = 20 能够完美重现，其余略有差异（详见 Issue 245）

p = 100 中 $\lambda = 0.001$ 时的均方误差会非常大，适当调高，比如设为 1，则也能重现；
p = 1000 中不同 $\lambda$ 的差异似乎不大，信噪比较低时会有降低的趋势，但仍不会像上图分得那么开。

我们对数据进行岭回归拟合，其中采用了三个不同的正则参数 $\lambda:0.001,100,1000$．当 $\lambda=0.001$，这近似与最小二乘一样，仅仅有一点正则来保证当 $p > N$ 时，问题不是奇异的．图 18.1 显示了在每个情形下不同的估计达到的相对测试误差的箱线图．在每个岭回归拟合中使用的对应的平均自由度（\eqref{3.50}）也标出来了．

Recall: \eqref{3.50}

$\begin{align} \df(\lambda)&=\tr[\mathbf{X}(\mathbf{X^TX}+\lambda\mathbf{I})^{-1}\mathbf{X}^T]\notag\\ &=\tr(\mathbf{H}_{\lambda})\notag\\ &=\sum\limits_{j=1}^p\dfrac{d_j^2}{d_j^2+\lambda}\tag{3.50}\label{3.50} \end{align}$

自由度是一个比 $\lambda$ 更有解释性的参数．从图中我们看到，在 $p=20$ 时，$\lambda=0.001$(20df) 的岭回归最优；当 $p=100$ 时 $\lambda=100$ (35df) 最优，并且当 $p=1000$ 时 $\lambda=1000$ (43df) 最优．

这些结果可以解释如下．当 $p=20$ 时，我们拟合所有的情形，并且可以以低偏差尽可能地识别更多的显著系数．当 $p=100$ 时，我们可以采用中等程度的收缩识别一些非零的系数．最后，当 $p=1000$ 时，即使有许多非零系数，但我们并不希望找到它们，而且需要统一收缩它们．为了说明这个结论，令 $t_j=\hat\beta_j/\widehat{se}_j$，其中 $\hat\beta_j$ 是岭回归估计，而 $\widehat{se}_j$ 是标准误差的估计．接着在这三种情形中取最优的岭回归参数，$\vert t_j\vert$ 为 2.0, 0.6 和 0.2，并且超过 2 的 $\vert t_j\vert$ 的平均个数等于 9.8,1.2 和 0.0．

$\lambda=0.001$ 的岭回归成功利用了当 $ p < N$ 时的特征的相关性，但是当 $ p > > N$ 时不能这样处理．在后者的情形下，在相对较少的样本中没有足够的信息来有效估计高维协方差阵．这种情形下，更大的正则化会有更好的预测表现．

因此高维数据的分析要求对 $N > p$ 情形的方法进行改动，或者采用全新的方法．这章中我们讨论用于高维分类和回归问题时的两种方式的例子；这些方法趋向有更重的正则化，使用 科学的语境知识 (scientific contextual knowledge) 来得到适当形式的正则化．这章以 特征选择 (feature selection) 和 多重检验 (multiple testing) 结束．

18.1 当p远大于N¶

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