論文の概要: Extending Models Via Gradient Boosting: An Application to Mendelian Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2105.06559v1
• Date: Thu, 13 May 2021 21:21:05 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-05-17 12:37:38.463812
• Title: Extending Models Via Gradient Boosting: An Application to Mendelian Models
• Title（参考訳）: 勾配ブースティングによるモデルの拡張:メンデルモデルへの応用
• Authors: Theodore Huang, Gregory Idos, Christine Hong, Stephen Gruber, Giovanni Parmigiani, Danielle Braun
• Abstract要約: グラデーションブーストと開発前のモデルを組み合わせてモデル性能を向上させるという、モデル改善の一般的なアプローチを提案します。 既存のメンデルモデルとの勾配ブースティングの統合は、勾配ブースティングだけで構築されたモデルとモデルの両方を上回る改良モデルを生成することができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.9573380763700712
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Improving existing widely-adopted prediction models is often a more efficient and robust way towards progress than training new models from scratch. Existing models may (a) incorporate complex mechanistic knowledge, (b) leverage proprietary information and, (c) have surmounted barriers to adoption. Compared to model training, model improvement and modification receive little attention. In this paper we propose a general approach to model improvement: we combine gradient boosting with any previously developed model to improve model performance while retaining important existing characteristics. To exemplify, we consider the context of Mendelian models, which estimate the probability of carrying genetic mutations that confer susceptibility to disease by using family pedigrees and health histories of family members. Via simulations we show that integration of gradient boosting with an existing Mendelian model can produce an improved model that outperforms both that model and the model built using gradient boosting alone. We illustrate the approach on genetic testing data from the USC-Stanford Cancer Genetics Hereditary Cancer Panel (HCP) study.
• Abstract（参考訳）: 既存の広く受け入れられた予測モデルを改善することは、スクラッチから新しいモデルをトレーニングするよりも、進歩に向けて効率的で堅牢な方法であることが多い。 既存のモデルは(a)複雑な機械的知識を取り入れ、(b)プロプライエタリな情報を活用し、(c)導入の障壁を克服することができる。 モデルのトレーニングと比べて、モデルの改善と修正は注意を引かない。 本稿では,従来のモデルとグラデーションブースティングを組み合わせることで,既存の重要な特性を維持しつつ,モデル性能を向上させる手法を提案する。 例として,家族系譜と家族の健康履歴を用いて,疾患感受性を規定する遺伝子変異を携帯する確率を推定するmendelian modelの文脈を考察する。 シミュレーションによって、既存のメンデルモデルとの勾配ブースティングの統合は、そのモデルと勾配ブースティングだけで構築されたモデルの両方を上回る改良されたモデルを生み出すことができることを示します。 本稿では,USC-Stanford Cancer Genetics Hereditary Cancer Panel (HCP) の遺伝子検査データに対するアプローチについて述べる。

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