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Multi-Target Markov Boundary Discovery: Theory, Algorithm, and Application

可解释性 特征选择 计算机科学 马尔可夫链 变量(数学) 光学(聚焦) 算法 人工智能 模式识别(心理学) 数据挖掘 机器学习 数学 光学 物理 数学分析
作者
Xingyu Wu,Bingbing Jiang,Yan Zhong,Huanhuan Chen
出处
期刊:IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence [IEEE Computer Society]
卷期号:45 (4): 4964-4980 被引量:19
标识
DOI:10.1109/tpami.2022.3199784
摘要

Markov boundary (MB) has been widely studied in single-target scenarios. Relatively few works focus on the MB discovery for variable set due to the complex variable relationships, where an MB variable might contain predictive information about several targets. This paper investigates the multi-target MB discovery, aiming to distinguish the common MB variables (shared by multiple targets) and the target-specific MB variables (associated with single targets). Considering the multiplicity of MB, the relation between common MB variables and equivalent information is studied. We find that common MB variables are determined by equivalent information through different mechanisms, which is relevant to the existence of the target correlation. Based on the analysis of these mechanisms, we propose a multi-target MB discovery algorithm to identify these two types of variables, whose variant also achieves superiority and interpretability in feature selection tasks. Extensive experiments demonstrate the efficacy of these contributions.
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