Feature Selection for Improving Case-Based Classifiers on High-Dimensional Data Sets.
Notice bibliographique
Résumé
Case-based reasoning (CBR) is a suitable paradigm for class discovery in molecular biology, where the rules that define the domain knowledge are difficult to obtain, and there is not suf-ficient knowledge for formal knowledge representation. To extend the capabilities of this paradigm, we propose logistic regression for CBR (LR4CBR), a method that uses logistic regression as a feature selection (FS) method for CBR sys-tems. Our method not only improves the prediction accuracy of CBR classifiers in biomedical domains, but also selects a subset of features that have meaningful relationships with their class labels. In this paper, we introduce two methods to rank features for logistic regression. We show that using logistic regression as a filter FS method outperforms other FS techniques, such as Fisher and t-test, which have been widely used in analyzing biological data sets. The FS methods are combined with a computational framework for a CBR system called TA3. We also evaluate the method on two mass spectrometry data sets, and show that the prediction accuracy of TA3 improves from 90 % to 98 % and from 79.2 % to 95.4%. Finally, we compare our list of discovered biomarkers with the lists of selected biomarkers from other studies for the mass spectrometry data sets, and show the overlapping biomarkers.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,008 | 0,035 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».