Estimating error rates in the classification of paired organs
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
Clinical data from paired organs present a dependence structure that has to be considered when making statistical inference or evaluating classification rules with resampling-based techniques (bootstrap, cross-validation). We introduce a paired cross-validation approach for the estimation of misclassification error rates in the classification of data from paired organs. The dependence structure of the sample is honored by subject-level cross-validation. Theoretical considerations as well as a case-control study on glaucoma diagnosis and a simulation study show that the variance of the paired cross-validation estimator is considerably lower than in traditional cross-validation error estimation on one randomly selected eye per subject. The actual variance reduction is mainly controlled by the contribution of differential misclassification between both eyes to the overall error rate. By contrast, 'ad hoc' cross-validation ignoring the autocorrelation of paired organs leads to biased error estimates. Using the double-bagging technique, we also show that classification accuracy can be improved by using information from both eyes in training machine-learning classifiers. In glaucoma detection, the reduction in misclassification error rates by training data from both eyes is equivalent to an increase in the sample size by one-third to one-half, which is an important achievement in clinical studies.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| 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) | 0,000 | 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