Generalizability of Machine Learning Models: Quantitative Evaluation of Three Methodological Pitfalls
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
Purpose To investigate the impact of the following three methodological pitfalls on model generalizability: (a) violation of the independence assumption, (b) model evaluation with an inappropriate performance indicator or baseline for comparison, and (c) batch effect. Materials and Methods The authors used retrospective CT, histopathologic analysis, and radiography datasets to develop machine learning models with and without the three methodological pitfalls to quantitatively illustrate their effect on model performance and generalizability. F1 score was used to measure performance, and differences in performance between models developed with and without errors were assessed using the Wilcoxon rank sum test when applicable. Results Violation of the independence assumption by applying oversampling, feature selection, and data augmentation before splitting data into training, validation, and test sets seemingly improved model F1 scores by 71.2% for predicting local recurrence and 5.0% for predicting 3-year overall survival in head and neck cancer and by 46.0% for distinguishing histopathologic patterns in lung cancer. Randomly distributing data points for a patient across datasets superficially improved the F1 score by 21.8%. High model performance metrics did not indicate high-quality lung segmentation. In the presence of a batch effect, a model built for pneumonia detection had an F1 score of 98.7% but correctly classified only 3.86% of samples from a new dataset of healthy patients. Conclusion Machine learning models developed with these methodological pitfalls, which are undetectable during internal evaluation, produce inaccurate predictions; thus, understanding and avoiding these pitfalls is necessary for developing generalizable models. Keywords: Random Forest, Diagnosis, Prognosis, Convolutional Neural Network (CNN), Medical Image Analysis, Generalizability, Machine Learning, Deep Learning, Model Evaluation Supplemental material is available for this article. Published under a CC BY 4.0 license.
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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 | 0,010 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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