New Methods for Improving Accuracy in Three Distinct Predictive Modeling Problems
Notice bibliographique
Résumé
People are often interested in predicting a new or future observation. In clinical prediction, the uptake of Electronic Health Records (EHRs) has generated massive health datasets that are big in volume and diverse in variety. The outcomes can be of different types, e.g., continuous, binary, time-to-event, etc., and covariates can be either time-fixed or longitudinal. These datasets can provide rich and diverse information for modeling and prediction but also pose challenges to fast and accurate prediction of outcomes of interest. \nOne challenge of predicting is that when the data are heterogeneous in the relationship between the covariates and the outcome. In this case, it is quite possible that localizing a subset of data in an informative manner to aid in making predictions will lead to better performance than including all information. Chapter 3 deals with a continuous outcome, and I have developed methodology that gives an interpretable and meaningful definition of similarity, and an algorithm to uncover the similarity structure to improve the prediction accuracy by making similarity-based predictions. In Chapter 4, the similarity-based prediction is extended to a survival outcome, with possible independent or dependent censoring. The algorithm is developed under the random forest framework, and I showed through both simulations and a real data example that incorporating the similarity structure indeed improves prediction accuracy in these cases. \nAnother challenge in prediction arises when longitudinal covariates are present, and that there are scenarios when one needs to make an early prediction as soon as practical and thus cannot monitor the full trajectory of longitudinal covariates (before the prediction is required). In Chapter 5, I address this concern by quantifying the relationship between the earliness of prediction and the prediction accuracy. A penalization approach with a graphical method is introduced to select a monitoring window length given specific prediction accuracy. Comprehensive simulations are conducted to investigate the performance of the algorithm in selecting the length of the monitoring window in different scenarios.
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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 | 0,020 | 0,062 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,004 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,004 |
| Communication savante | 0,006 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,008 | 0,009 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,011 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,002 |
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 ».