On the Generalizability of Linear and Non-Linear Region of\n Interest-Based Multivariate Regression Models for fMRI Data
Notice bibliographique
Résumé
In contrast to conventional, univariate analysis, various types of\nmultivariate analysis have been applied to functional magnetic resonance\nimaging (fMRI) data. In this paper, we compare two contemporary approaches for\nmultivariate regression on task-based fMRI data: linear regression with ridge\nregularization and non-linear symbolic regression using genetic programming.\nThe data for this project is representative of a contemporary fMRI experimental\ndesign for visual stimuli. Linear and non-linear models were generated for 10\nsubjects, with another 4 withheld for validation. Model quality is evaluated by\ncomparing $R$ scores (Pearson product-moment correlation) in various contexts,\nincluding single run self-fit, within-subject generalization, and\nbetween-subject generalization. Propensity for modelling strategies to overfit\nis estimated using a separate resting state scan. Results suggest that neither\nmethod is objectively or inherently better than the other.\n
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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 | 0,090 | 0,235 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,004 |
| Communication savante | 0,004 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».