論文の概要: Voting of predictive models for clinical outcomes: consensus of algorithms for the early prediction of sepsis from clinical data and an analysis of the PhysioNet/Computing in Cardiology Challenge 2019

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2012.11013v1
• Date: Sun, 20 Dec 2020 20:12:49 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-05-01 05:47:24.593479
• Title: Voting of predictive models for clinical outcomes: consensus of algorithms for the early prediction of sepsis from clinical data and an analysis of the PhysioNet/Computing in Cardiology Challenge 2019
• Title（参考訳）: 臨床結果に対する予測モデルの投票:臨床データから敗血症を早期に予測するためのアルゴリズムのコンセンサスとPhysoryNet/Computing in Cardiology Challenge 2019の分析
• Authors: Matthew A. Reyna and Gari D. Clifford
• Abstract要約: 臨床データから敗血症の早期予測を行うために,70個の個別アルゴリズムからアンサンブルアルゴリズムを構築する問題を考える。 このアンサンブルアルゴリズムは,特に隠れテストセットにおいて,異なるアルゴリズムよりも優れることがわかった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.0559497209595823
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Although there has been significant research in boosting of weak learners, there has been little work in the field of boosting from strong learners. This latter paradigm is a form of weighted voting with learned weights. In this work, we consider the problem of constructing an ensemble algorithm from 70 individual algorithms for the early prediction of sepsis from clinical data. We find that this ensemble algorithm outperforms separate algorithms, especially on a hidden test set on which most algorithms failed to generalize.
• Abstract（参考訳）: 弱い学習者の促進に関する研究は盛んに行われているが、強い学習者からの促進に関する研究はほとんど行われていない。 この後者のパラダイムは、学習された重み付き投票の形式である。 本研究では,70個の個別アルゴリズムからアンサンブルアルゴリズムを構築し,臨床データから敗血症の早期予測を行うことについて検討する。 このアンサンブルアルゴリズムは、特にほとんどのアルゴリズムが一般化に失敗した隠れテストセットにおいて、別個のアルゴリズムよりも優れていることがわかった。

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