三種數(shù)據(jù)缺失下高維數(shù)據(jù)的變量篩選方法比較-基于數(shù)據(jù)模擬實(shí)驗(yàn)及基因選擇實(shí)證的開(kāi)題報(bào)告

三種數(shù)據(jù)缺失下高維數(shù)據(jù)的變量篩選方法比較——基于數(shù)據(jù)模擬實(shí)驗(yàn)及基因選擇實(shí)證的開(kāi)題報(bào)告1.引言現(xiàn)代科學(xué)技術(shù)的發(fā)展帶來(lái)了大量觀測(cè)數(shù)據(jù)，高維數(shù)據(jù)的出現(xiàn)成為了許多研究領(lǐng)域中的常態(tài)。然而，對(duì)于高維數(shù)據(jù)的分析和建模，數(shù)據(jù)缺失問(wèn)題會(huì)影響到模型的準(zhǔn)確性和可靠性。本文主要基于數(shù)據(jù)模擬實(shí)驗(yàn)和基因選擇實(shí)證，對(duì)比分析了三種不同的缺失數(shù)據(jù)情況下，高維數(shù)據(jù)的變量篩選方法。2.實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)為了比較不同缺失數(shù)據(jù)情況下，變量篩選方法的差異，我們采用了數(shù)據(jù)模擬實(shí)驗(yàn)和基因選擇實(shí)證兩種方法。數(shù)據(jù)模擬實(shí)驗(yàn)：我們生成了模擬數(shù)據(jù)集，其中包含1000個(gè)樣本和100個(gè)變量。首先生成了20個(gè)與輸出變量相關(guān)的變量，這些變量的相關(guān)系數(shù)在0.5和1之間，其余80個(gè)變量均為隨機(jī)變量，不與輸出變量相關(guān)。然后我們分別模擬了三種數(shù)據(jù)缺失情況：MCAR（完全隨機(jī)缺失）、MAR（隨機(jī)缺失）和MNAR（非隨機(jī)缺失）。MCAR是指數(shù)據(jù)缺失與變量之間的關(guān)系無(wú)關(guān)，MAR是指數(shù)據(jù)缺失與觀測(cè)樣本的其他變量相關(guān)，MNAR是指數(shù)據(jù)缺失與未觀測(cè)變量相關(guān)。對(duì)于每一種缺失情況，我們隨機(jī)刪除10%、30%和50%的數(shù)據(jù)量，模擬了多組實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)。基因選擇實(shí)證：我們隨機(jī)選擇了一個(gè)公共基因表達(dá)譜數(shù)據(jù)集，其中包含了300個(gè)樣本和20000個(gè)基因表達(dá)量變量。我們根據(jù)PAM50分子亞型，將樣本分為4種亞型，分別為Basal-like、HER2、LuminalA和LuminalB。然后我們分別模擬了三種缺失情況：MCAR、MAR和MNAR。對(duì)于每一種缺失情況，我們隨機(jī)刪除10%、30%和50%的數(shù)據(jù)量，模擬了多組實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)。3.結(jié)果與討論我們對(duì)比分析了三種數(shù)據(jù)缺失情況下，三種常用的變量篩選方法Lasso、ElasticNet和RandomForest的模型表現(xiàn)，并討論了它們的優(yōu)缺點(diǎn)。3.1.MCAR缺失情況MCAR缺失情況下，我們發(fā)現(xiàn)三種方法的表現(xiàn)都不錯(cuò)，即使在50%缺失的情況下，Lasso和ElasticNet仍能夠識(shí)別出部分相關(guān)的變量，而RandomForest表現(xiàn)最好。在模擬數(shù)據(jù)中，RandomFores的變量重要性分析被證明是一個(gè)有效的變量篩選方法，因?yàn)樗梢钥紤]到變量之間的相互作用，對(duì)于數(shù)據(jù)的非線性關(guān)系也有一定的魯棒性。然而，對(duì)于基因表達(dá)數(shù)據(jù)集，尤其是在高度相關(guān)的變量中，Lasso和ElasticNet更適用于數(shù)據(jù)的變量選擇。關(guān)聯(lián)的變量會(huì)導(dǎo)致隨機(jī)森林中的變量重要性分析出現(xiàn)一些問(wèn)題，忽略了變量之間的相互作用，難以確定重要的變量。3.2.MAR缺失情況在MAR缺失數(shù)據(jù)情況下，Lasso和ElasticNet依然表現(xiàn)較好，而隨機(jī)森林的表現(xiàn)則大大下降。因?yàn)樵贛AR缺失情況下，變量的缺失與觀測(cè)樣本的其他變量相關(guān)，導(dǎo)致隨機(jī)森林無(wú)法識(shí)別與輸出變量相關(guān)的變量。此外，在數(shù)據(jù)中存在較多的隨機(jī)變量時(shí)，Lasso和ElasticNet可以降低次優(yōu)變量的影響，提高真正重要變量的可靠性。3.3.MNAR缺失情況在MNAR缺失數(shù)據(jù)情況下，所有方法的表現(xiàn)均不佳。在基因表達(dá)數(shù)據(jù)集上，此情況更為常見(jiàn)。因?yàn)樵贛NAR缺失下，數(shù)據(jù)缺失的變量與未觀測(cè)的變量相關(guān)。此時(shí)，我們需要采用更高級(jí)的模型來(lái)探索這個(gè)非觀測(cè)變量與數(shù)據(jù)的關(guān)系，以幫助我們進(jìn)行數(shù)據(jù)的變量選擇。在高維數(shù)據(jù)中，主成分分析（PCA）可以用于降維，同時(shí)在選擇變量時(shí)也可以考慮到相關(guān)變量的組合對(duì)結(jié)果的影響。4.結(jié)論在高維數(shù)據(jù)缺失情況下，數(shù)據(jù)的變量篩選是數(shù)據(jù)分析的重要步驟。因此，研究人員需要根據(jù)實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)發(fā)展不同的變量篩選算法。Lasso和ElasticNet在數(shù)據(jù)缺失的情況下表現(xiàn)優(yōu)秀，尤其是在