論文の概要: Curvature-based Feature Selection with Application in Classifying
Electronic Health Records
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2101.03581v1
- Date: Sun, 10 Jan 2021 16:55:40 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-04-08 08:23:59.806646
- Title: Curvature-based Feature Selection with Application in Classifying
Electronic Health Records
- Title（参考訳）: 電子健康記録の分類に応用した曲率に基づく特徴選択
- Authors: Zheming Zuo, Jie Li, Noura Al Moubayed
- Abstract要約: より正確な診断を支援するための効率的な曲率に基づく特徴選択法を提案する。
4つのベンチマークヘルスケアデータセットで最新のパフォーマンスを実現します。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 13.427883408828642
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
- Abstract: Electronic Health Records (EHRs) are widely applied in healthcare facilities
nowadays. Due to the inherent heterogeneity, unbalanced, incompleteness, and
high-dimensional nature of EHRs, it is a challenging task to employ machine
learning algorithms to analyse such EHRs for prediction and diagnostics within
the scope of precision medicine. Dimensionality reduction is an efficient data
preprocessing technique for the analysis of high dimensional data that reduces
the number of features while improving the performance of the data analysis,
e.g. classification. In this paper, we propose an efficient curvature-based
feature selection method for supporting more precise diagnosis. The proposed
method is a filter-based feature selection method, which directly utilises the
Menger Curvature for ranking all the attributes in the given data set. We
evaluate the performance of our method against conventional PCA and recent ones
including BPCM, GSAM, WCNN, BLS II, VIBES, 2L-MJFA, RFGA, and VAF. Our method
achieves state-of-the-art performance on four benchmark healthcare data sets
including CCRFDS, BCCDS, BTDS, and DRDDS with impressive 24.73% and 13.93%
improvements respectively on BTDS and CCRFDS, 7.97% improvement on BCCDS, and
3.63% improvement on DRDDS. Our CFS source code is publicly available at
https://github.com/zhemingzuo/CFS.
- Abstract（参考訳）: 電子健康記録(ehrs)は現在、医療施設で広く利用されている。
EHRの固有の不均一性、不均衡、不完全性、高次元性のため、精度医学の範囲内での予測と診断のために機械学習アルゴリズムを用いて分析することは難しい課題である。
次元縮小は高次元データ解析のための効率的なデータ前処理手法であり、例えば、データ解析の性能を向上させながら特徴量を削減する。
分類。
本稿では,より正確な診断を支援するための効率的な曲率に基づく特徴選択法を提案する。
提案手法は,Menger Curvatureを直接利用して,与えられたデータセットの属性をすべてランク付けするフィルタに基づく特徴選択手法である。
従来のPCAとBPCM, GSAM, WCNN, BLS II, VIBES, 2L-MJFA, RFGA, VAFを含む最近のPCAとの比較を行った。
本手法は, CCRFDS, BCCDS, BTDS, DRDDSの4つのベンチマーク医療データに対して, BTDSとCCRFDSのそれぞれ24.73%, 13.93%の改善, BCCDSの7.97%, DRDDSの3.63%の改善を行った。
私たちのCFSソースコードはhttps://github.com/zhemingzuo/CFS.comで公開されています。
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