論文の概要: Improving Covariance-Regularized Discriminant Analysis for EHR-based
Predictive Analytics of Diseases
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/1610.05446v4
- Date: Wed, 8 Mar 2023 08:52:31 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-03-26 04:31:57.381439
- Title: Improving Covariance-Regularized Discriminant Analysis for EHR-based
Predictive Analytics of Diseases
- Title（参考訳）: EHRに基づく疾患予測分析のための共分散規則化判別分析の改善
- Authors: Sijia Yang, Haoyi Xiong, Kaibo Xu, Licheng Wang, Jiang Bian, Zeyi Sun
- Abstract要約: 任意の分布を持つデータを分類するためのLDAの精度を理解する解析モデルについて検討する。
また、HDLSSデータのために開発された最先端のLDA手法より優れた新しいLDA分類器De-Sparseを提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 20.697847129363463
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Linear Discriminant Analysis (LDA) is a well-known technique for feature
extraction and dimension reduction. The performance of classical LDA, however,
significantly degrades on the High Dimension Low Sample Size (HDLSS) data for
the ill-posed inverse problem. Existing approaches for HDLSS data
classification typically assume the data in question are with Gaussian
distribution and deal the HDLSS classification problem with regularization.
However, these assumptions are too strict to hold in many emerging real-life
applications, such as enabling personalized predictive analysis using
Electronic Health Records (EHRs) data collected from an extremely limited
number of patients who have been diagnosed with or without the target disease
for prediction. In this paper, we revised the problem of predictive analysis of
disease using personal EHR data and LDA classifier. To fill the gap, in this
paper, we first studied an analytical model that understands the accuracy of
LDA for classifying data with arbitrary distribution. The model gives a
theoretical upper bound of LDA error rate that is controlled by two factors:
(1) the statistical convergence rate of (inverse) covariance matrix estimators
and (2) the divergence of the training/testing datasets to fitted
distributions. To this end, we could lower the error rate by balancing the two
factors for better classification performance. Hereby, we further proposed a
novel LDA classifier De-Sparse that leverages De-sparsified Graphical Lasso to
improve the estimation of LDA, which outperforms state-of-the-art LDA
approaches developed for HDLSS data. Such advances and effectiveness are
further demonstrated by both theoretical analysis and extensive experiments on
EHR datasets.
- Abstract（参考訳）: 線形判別分析(LDA)は特徴抽出と次元減少のためのよく知られた手法である。
しかし,従来のLDAの性能は,逆問題に対するHDLSS(High Dimension Low Sample Size)データで著しく低下する。
既存のHDLSSデータ分類のアプローチでは、問題となっているデータはガウス分布と仮定し、正規化を伴うHDLSS分類問題を扱うのが一般的である。
しかし、これらの仮定は極めて限られた数の患者から収集された電子健康記録(ehrs)データを用いてパーソナライズされた予測分析を可能にし、予測のためにターゲット疾患と診断されたかどうかを判断するなど、多くの新興現実のアプリケーションで保持するには厳しすぎる。
本稿では,個人EHRデータとLDA分類器を用いて,疾患の予測分析の問題を修正した。
このギャップを埋めるため,本稿では,データ分類におけるldaの精度を任意の分布で理解する解析モデルについて検討した。
このモデルでは,(1)(逆)共分散行列推定器の統計的収束率,(2)トレーニング/テストデータセットの適合分布へのばらつきの2つの因子によって制御されるLDA誤差率の理論的上限を与える。
この結果から,2つの要因のバランスを保ち,分類性能を向上させることで誤差率を下げることができた。
そこで本研究では,HDLSSデータのために開発された最先端のLDA手法よりも優れたLDA推定精度を向上させるために,デスパーシファイドグラフラッソを利用した新しいLDA分類器De-Sparseを提案する。
このような進歩と有効性は、理論解析とEHRデータセットに関する広範な実験によってさらに実証される。
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