Feature Selection Based on the SVM Weight Vector for Classification of Dementia
Notice bibliographique
Résumé
Computer-aided diagnosis of dementia using a support vector machine (SVM) can be improved with feature selection. The relevance of individual features can be quantified from the SVM weights as a significance map (p-map). Although these p-maps previously showed clusters of relevant voxels in dementia-related brain regions, they have not yet been used for feature selection. Therefore, we introduce two novel feature selection methods based on p-maps using a direct approach (filter) and an iterative approach (wrapper). To evaluate these p-map feature selection methods, we compared them with methods based on the SVM weight vector directly, t-statistics, and expert knowledge. We used MRI data from the Alzheimer's disease neuroimaging initiative classifying Alzheimer's disease (AD) patients, mild cognitive impairment (MCI) patients who converted to AD (MCIc), MCI patients who did not convert to AD (MCInc), and cognitively normal controls (CN). Features for each voxel were derived from gray matter morphometry. Feature selection based on the SVM weights gave better results than t-statistics and expert knowledge. The p-map methods performed slightly better than those using the weight vector. The wrapper method scored better than the filter method. Recursive feature elimination based on the p-map improved most for AD-CN: the area under the receiver-operating-characteristic curve (AUC) significantly increased from 90.3% without feature selection to 92.0% when selecting 1.5%-3% of the features. This feature selection method also improved the other classifications: AD-MCI 0.1% improvement in AUC (not significant), MCI-CN 0.7%, and MCIc-MCInc 0.1% (not significant). Although the performance improvement due to feature selection was limited, the methods based on the p-map generally had the best performance, and were therefore better in estimating the relevance of individual features.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,002 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 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 ».