論文の概要: Cross-Cluster Weighted Forests

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2105.07610v1
• Date: Mon, 17 May 2021 04:58:29 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-05-19 01:25:03.119286
• Title: Cross-Cluster Weighted Forests
• Title（参考訳）: クロスクラスター重林
• Authors: Maya Ramchandran, Rajarshi Mukherjee, and Giovanni Parmigiani
• Abstract要約: この記事では、単一のデータセット内のクラスタで訓練されたランダムフォレスト学習者を機能分布の異種性でアンサンブルする効果を検討する。 従来のランダムフォレストアルゴリズムに比べて,k平均等のアルゴリズムによって決定されたクラスタ上で訓練された森林のアンサンブルの構築精度と一般化性が著しく向上することがわかった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.099922236065961
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Adapting machine learning algorithms to better handle the presence of natural clustering or batch effects within training datasets is imperative across a wide variety of biological applications. This article considers the effect of ensembling Random Forest learners trained on clusters within a single dataset with heterogeneity in the distribution of the features. We find that constructing ensembles of forests trained on clusters determined by algorithms such as k-means results in significant improvements in accuracy and generalizability over the traditional Random Forest algorithm. We denote our novel approach as the Cross-Cluster Weighted Forest, and examine its robustness to various data-generating scenarios and outcome models. Furthermore, we explore the influence of the data-partitioning and ensemble weighting strategies on conferring the benefits of our method over the existing paradigm. Finally, we apply our approach to cancer molecular profiling and gene expression datasets that are naturally divisible into clusters and illustrate that our approach outperforms classic Random Forest. Code and supplementary material are available at https://github.com/m-ramchandran/cross-cluster.
• Abstract（参考訳）: トレーニングデータセット内の自然なクラスタリングやバッチエフェクトの存在をよりよく扱うために、機械学習アルゴリズムを適用することは、さまざまな生物学的応用において必須である。 本稿では,特徴分布に不均一性をもつ単一データセット内のクラスタ上で学習したランダムフォレスト学習者の影響について考察する。 従来のランダムフォレストアルゴリズムに比べて,k平均等のアルゴリズムによって決定されたクラスタ上で訓練された森林のアンサンブルの構築精度と一般化性が著しく向上することがわかった。 我々は,新しいアプローチをクロスクラスタ重み付き森林として表現し,データ生成シナリオと結果モデルに対するロバスト性を検討する。 さらに,本手法の既存パラダイムに対するメリットを提示する上で,データ分割およびアンサンブル重み付け戦略が与える影響について検討する。 最後に,本研究のアプローチを,自然にクラスタに分割可能ながん分子プロファイリングと遺伝子発現データセットに適用し,従来のランダムフォレストよりも優れていることを示す。 コードと補足資料はhttps://github.com/m-ramchandran/cross-cluster.comで入手できる。

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