論文の概要: Limitations of ROC on Imbalanced Data: Evaluation of LVAD Mortality Risk Scores

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2010.16253v1
• Date: Thu, 29 Oct 2020 11:10:15 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-01 23:55:52.063663
• Title: Limitations of ROC on Imbalanced Data: Evaluation of LVAD Mortality Risk Scores
• Title（参考訳）: 不均衡データにおけるROCの限界:LVAD死亡リスクスコアの評価
• Authors: Faezeh Movahedi, Rema Padman, James F. Antaki
• Abstract要約: 受信動作特性 (ROC) は分類器の性能の一般的な指標である。 ROCは、生き残る患者の圧倒的に多いため、短期的な死亡を予測できる分類器の歪んだビューを提供することができる。 本研究は,90日間のLVAD死亡に対する2つの分類器の成績について,ROCとPRCを比較した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.578242050187029
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Objective: This study illustrates the ambiguity of ROC in evaluating two classifiers of 90-day LVAD mortality. This paper also introduces the precision recall curve (PRC) as a supplemental metric that is more representative of LVAD classifiers performance in predicting the minority class. Background: In the LVAD domain, the receiver operating characteristic (ROC) is a commonly applied metric of performance of classifiers. However, ROC can provide a distorted view of classifiers ability to predict short-term mortality due to the overwhelmingly greater proportion of patients who survive, i.e. imbalanced data. Methods: This study compared the ROC and PRC for the outcome of two classifiers for 90-day LVAD mortality for 800 patients (test group) recorded in INTERMACS who received a continuous-flow LVAD between 2006 and 2016 (mean age of 59 years; 146 females vs. 654 males) in which mortality rate is only %8 at 90-day (imbalanced data). The two classifiers were HeartMate Risk Score (HMRS) and a Random Forest (RF). Results: The ROC indicates fairly good performance of RF and HRMS classifiers with Area Under Curves (AUC) of 0.77 vs. 0.63, respectively. This is in contrast with their PRC with AUC of 0.43 vs. 0.16 for RF and HRMS, respectively. The PRC for HRMS showed the precision rapidly dropped to only 10% with slightly increasing sensitivity. Conclusion: The ROC can portray an overly-optimistic performance of a classifier or risk score when applied to imbalanced data. The PRC provides better insight about the performance of a classifier by focusing on the minority class.
• Abstract（参考訳）: 目的: 本研究は, lvad死亡率90日間の2つの分類器の評価におけるrocの曖昧性を示す。 本稿では, lvad分類器のマイノリティクラス予測性能をより代表する補足指標として, 精密リコール曲線 (prc) についても紹介する。 背景: LVAD領域では、受信器動作特性(ROC)は分類器の性能の一般的な指標である。 しかし、ROCは、生存する患者の圧倒的多数、すなわち不均衡なデータのために、短期的な死亡を予測できる分類器の歪んだビューを提供することができる。 方法: 2006年～2016年(59歳, 女性146名, 男性654名)に連続流LVADを施行したInterMACSで記録した90日LVAD死亡率800例について, ROCとPRCを比較し, 死亡率を90日でわずか8パーセント(不均衡データ)とした。 2つの分類法はHeartMate Risk Score(HMRS)とRandom Forest(RF)である。 結果: ROCはRFとHRMSをそれぞれ0.77対0.63のエリアアンダーカーブ(AUC)でかなり良好な性能を示した。 これは、RF と HRMS のそれぞれ 0.43 対 0.16 の PRC に対して、それぞれ 0.43 対 0.16 である。 HRMSのPRCでは, 感度がわずかに上昇し, 精度は10%に低下した。 結論:ROCは、不均衡データに適用した場合、分類器やリスクスコアの過度に最適化された性能を表現できる。 PRCは、マイノリティクラスに焦点を当てた分類器のパフォーマンスに関するより良い洞察を提供する。

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