Pairwise Rayleigh quotient classifier with application to the analysis of breast tumors
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
In this paper, we propose a new supervised learning method for binary classification, named the pairwise Rayleigh quotient (PRQ) classifier, in which the nonlinearity is achieved by employing kernel functions. The PRQ classifier generates a Rayleigh quotient based on a set of pairwise constraints, which consequently leads to a generalized eigenvalue problem with low complexity of implementation. The PRQ classifier is applied in the original feature space for linear classification, as well as in a transformed feature space by employing the triangle kernel for nonlinear classification, to discriminate malignant breast tumors from a set of 57 regions in mammograms, of which 20 are related to malignant tumors and 37 to benign masses. Nine different feature combinations are studied. Experimental results demonstrate that the proposed linear PRQ classifier provides results comparable to those obtained with Fisher linear discriminant analysis (FLDA). In the case of nonlinear classification, the PRQ classifier with the triangle kernel provides a perfect performance of 1.0 for all of the nine feature combinations evaluated in terms of the area under the receiver operating characteristics curve, but with good robustness limited to the setting of the kernel parameter in a certain range. We propose a measure of robustness to evaluate the PRQ classifier.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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 découle