An Interpretable TabNet Deep Learning Approach for Kidney Disease Classification
Notice bibliographique
Résumé
Chronic kidney disease (CKD) has emerged as a major public health problem, and early and accurate diagnosis is crucial. This study introduced an interpretable deep learning framework that uses the TabNet architecture for efficient CKD classification. The proposed approach includes comprehensive data preprocessing techniques including handling outliers using gaussian method, correcting skewness with the Box-Cox transformation, encoding categorical variables, scaling features, and addressing class imbalance using the Synthetic Minority Oversampling Technique (SMOTE). The TabNet model was trained on a refined dataset, using its inherent sequential attention mechanism to select features and facilitate learning. The model obtained outstanding results on all evaluation metrics, that include accuracy, precision, recall, F1-score, and AUC. The ROC curve, confusion matrix, and classification report all confirmed these results, indicating that there were no errors in classification. SHAP (SHapley Additive exPlanations) was employed to enhance the transparency and interpretability of the model. By using SHAP-based analysis, important features were identified as having a major impact on the model's predictions. Summary and beeswarm plots effectively illustrate both the extent and direction of each feature's effect. The results are consistent with established clinical knowledge, thereby validating the model's reliability, interpretability, and potential value in clinical decision-making.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 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 ».