論文の概要: Modeling Rare Interactions in Time Series Data Through Qualitative
Change: Application to Outcome Prediction in Intensive Care Units
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2004.01431v1
- Date: Fri, 3 Apr 2020 08:49:40 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-12-17 04:27:40.487586
- Title: Modeling Rare Interactions in Time Series Data Through Qualitative
Change: Application to Outcome Prediction in Intensive Care Units
- Title（参考訳）: 質的変化による時系列データのレアインタラクションのモデル化:集中治療室におけるアウトカム予測への応用
- Authors: Zina Ibrahim, Honghan Wu, Richard Dobson
- Abstract要約: 本稿では,高次元時系列データから得られる結果の最も高い確率で相互作用を明らかにするためのモデルを提案する。
小さな相互作用の類似テンプレートが結果に寄与するという仮定を用いて、探索タスクを再構成し、データから最も類似したテンプレートを検索する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.0349800230036503
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Many areas of research are characterised by the deluge of large-scale
highly-dimensional time-series data. However, using the data available for
prediction and decision making is hampered by the current lag in our ability to
uncover and quantify true interactions that explain the outcomes.We are
interested in areas such as intensive care medicine, which are characterised by
i) continuous monitoring of multivariate variables and non-uniform sampling of
data streams, ii) the outcomes are generally governed by interactions between a
small set of rare events, iii) these interactions are not necessarily definable
by specific values (or value ranges) of a given group of variables, but rather,
by the deviations of these values from the normal state recorded over time, iv)
the need to explain the predictions made by the model. Here, while numerous
data mining models have been formulated for outcome prediction, they are unable
to explain their predictions.
We present a model for uncovering interactions with the highest likelihood of
generating the outcomes seen from highly-dimensional time series data.
Interactions among variables are represented by a relational graph structure,
which relies on qualitative abstractions to overcome non-uniform sampling and
to capture the semantics of the interactions corresponding to the changes and
deviations from normality of variables of interest over time. Using the
assumption that similar templates of small interactions are responsible for the
outcomes (as prevalent in the medical domains), we reformulate the discovery
task to retrieve the most-likely templates from the data.
- Abstract（参考訳）: 多くの研究領域は、大規模高次元時系列データの希薄化によって特徴づけられる。
しかし、予測と意思決定に利用可能なデータの使用は、結果を説明する真の相互作用を解明し定量化する能力の現在のラグによって妨げられている。
i)多変量変数の連続監視とデータストリームの非一様サンプリング
二 結果が一般に、まれな出来事の小さな集合間の相互作用によって支配されること。
三 これらの相互作用は、変数の特定の値(又は値範囲)によって必ずしも定義することができず、むしろ、これらの値が経時的に記録された通常の状態から逸脱することによるものである。
四 モデルによりなされた予測を説明する必要があること。
ここでは、結果予測のために多くのデータマイニングモデルが定式化されているが、それらの予測は説明できない。
本稿では,高次元時系列データから得られる結果の最も高い確率で相互作用を明らかにするモデルを提案する。
変数間の相互作用は、非一様サンプリングを克服し、時間とともに関心を持つ変数の正規性から変化や偏差に対応する相互作用の意味を捉えるために定性的抽象化に依存する関係グラフ構造によって表現される。
類似した小さな相互作用のテンプレートが結果(医学領域で一般的)に責任があることを前提に、発見タスクを再構成して、データから最もよく似たテンプレートを取得する。
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