Discriminant procedures based on efficient robust discriminant coordinates
Notice bibliographique
Résumé
For multivariate data collected over groups, discriminant analysis is a two-stage procedure: separation and allocation. For the traditional least squares procedure, separation of training data into groups is accomplished by the maximization of the Lawley–Hotelling test for differences between group means. This produces a set of discriminant coordinates which are used to visualize the data. Using the nearest center rule, the discriminant representation can be used for allocation of data of unknown group membership. In this paper, we propose an approach to discriminant analysis based on efficient robust discriminant coordinates. These coordinates are obtained by the maximization of a Lawley–Hotelling test based on robust estimates. The design matrix used in the fitting is the usual one-way incidence matrix of zeros and ones; hence, our procedure uses highly efficient robust estimators to do the fitting. This produces efficient robust discriminant coordinates which allow the user to visually assess the differences among groups. Further, the allocation is based on the robust discriminant representation of the data using the nearest robust center rule. We discuss our procedure in terms of an affine-equivariant estimating procedure. The robustness of our procedure is verified in several examples. In a Monte Carlo study on probabilities of misclassifications of the procedures over a variety of error distributions, the robust discriminant analysis performs practically as well as the traditional procedure for good data and is much more efficient than the traditional procedure in the presence of outliers and heavy tailed error distributions. Further, our procedure is much more efficient than a high breakdown procedure.
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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 | 0,007 | 0,021 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,003 |
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 ».