Computing the polytomous discrimination index
Notice bibliographique
Résumé
Polytomous regression models generalize logistic models for the case of a categorical outcome variable with more than two distinct categories. These models are currently used in clinical research, and it is essential to measure their abilities to distinguish between the categories of the outcome. In 2012, van Calster et al proposed the polytomous discrimination index (PDI) as an extension of the binary discrimination c-statistic to unordered polytomous regression. The PDI is a summary of the simultaneous discrimination between all outcome categories. Previous implementations of the PDI are not capable of running on "big data." This article shows that the PDI formula can be manipulated to depend only on the distributions of the predicted probabilities evaluated for each outcome category and within each observed level of the outcome, which substantially improves the computation time. We present a SAS macro and R function that can rapidly evaluate the PDI and its components. The routines are evaluated on several simulated datasets after varying the number of categories of the outcome and size of the data and two real-world large administrative health datasets. We compare PDI with two other discrimination indices: M-index and hypervolume under the manifold (HUM) on simulated examples. We describe situations where the PDI and HUM, indices based on multiple comparisons, are superior to the M-index, an index based on pairwise comparisons, to detect predictions that are no different than random selection or erroneous due to incorrect ranking.
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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 | 0,011 | 0,086 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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 ».