Automated Machine Learning: A Case Study of Genomic "Image-Based" Prediction in Maize Hybrids
Notice bibliographique
Résumé
Machine learning methods such as multilayer perceptrons (MLP) and Convolutional Neural Networks (CNN) have emerged as promising methods for genomic prediction (GP). In this context, we assess the performance of MLP and CNN on regression and classification tasks in a case study with maize hybrids. The genomic information was provided to the MLP as a relationship matrix and to the CNN as "genomic images." In the regression task, the machine learning models were compared along with GBLUP. Under the classification task, MLP and CNN were compared. In this case, the traits (plant height and grain yield) were discretized in such a way to create balanced (moderate selection intensity) and unbalanced (extreme selection intensity) datasets for further evaluations. An automatic hyperparameter search for MLP and CNN was performed, and the best models were reported. For both task types, several metrics were calculated under a validation scheme to assess the effect of the prediction method and other variables. Overall, MLP and CNN presented competitive results to GBLUP. Also, we bring new insights on automated machine learning for genomic prediction and its implications to plant breeding.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,007 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».