論文の概要: The Analysis from Nonlinear Distance Metric to Kernel-based Drug Prescription Prediction System

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2102.02446v1
• Date: Thu, 4 Feb 2021 07:07:46 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-02-05 20:00:19.042524
• Title: The Analysis from Nonlinear Distance Metric to Kernel-based Drug Prescription Prediction System
• Title（参考訳）: 非線形距離距離からカーネルベースの薬物処方予測システムの解析
• Authors: Der-Chen Chang, Ophir Frieder, Chi-Feng Hung, Hao-Ren Yao
• Abstract要約: 距離メトリクスとその非線形変異は、機械学習に基づく現実世界の問題解決において重要な役割を果たす。 Euclideanとcosine distanceの測定値が理論的に異なるだけでなく、現実の医学的応用、すなわち薬物処方の成績予測においてどのように異なるかを示した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.041369269600902
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Distance metrics and their nonlinear variant play a crucial role in machine learning based real-world problem solving. We demonstrated how Euclidean and cosine distance measures differ not only theoretically but also in real-world medical application, namely, outcome prediction of drug prescription. Euclidean distance exhibits favorable properties in the local geometry problem. To this regard, Euclidean distance can be applied under short-term disease with low-variation outcome observation. Moreover, when presenting to highly variant chronic disease, it is preferable to use cosine distance. These different geometric properties lead to different submanifolds in the original embedded space, and hence, to different optimizing nonlinear kernel embedding frameworks. We first established the geometric properties that we needed in these frameworks. From these properties interpreted their differences in certain perspectives. Our evaluation on real-world, large-scale electronic health records and embedding space visualization empirically validated our approach.
• Abstract（参考訳）: 距離メトリックとその非線形バリアントは、機械学習に基づく現実世界の問題解決において重要な役割を果たします。 ユークリッド距離測定とコサイン距離測定が, 理論上だけでなく, 現実世界の医療応用, すなわち薬剤処方のアウトカム予測においてもどのように異なるかを実証した。 ユークリッド距離は局所幾何問題において好ましい性質を示す。 この点で、ユークリッド距離は、低変動結果観察を伴う短期疾患下で適用することができる。 さらに、高変動性慢性疾患を提示する場合、コサイン距離を使用することが好ましい。 これらの異なる幾何学的性質は、元の埋め込み空間に異なる部分多様体をもたらし、したがって、異なる最適化非線形カーネル埋め込みフレームワークにつながる。 これらのフレームワークで必要な幾何学的特性を最初に確立しました。 これらの性質から、特定の視点でそれらの違いを解釈した。 実世界,大規模電子健康記録および埋め込み空間の可視化に関する評価は,我々のアプローチを実証的に検証した。

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