論文の概要: A Visual Analytics Approach to Building Logistic Regression Models and
its Application to Health Records
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2201.08429v1
- Date: Thu, 20 Jan 2022 19:53:41 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-01-24 14:34:29.277456
- Title: A Visual Analytics Approach to Building Logistic Regression Models and
its Application to Health Records
- Title(参考訳): ロジスティック回帰モデル構築のための視覚的分析手法とその健康記録への応用
- Authors: Erasmo Artur and Rosane Minghim
- Abstract要約: 本研究では,高次元データセットにおける回帰モデルの生成,評価,適用のためのオープンな統一手法を提案する。
このアプローチは、属性に対する広い相関パノラマを公開することに基づいており、ユーザーは関連する属性を選択して予測モデルを構築して評価することができる。
我々は、コビッド19やその他の人工的および実際の健康記録データの解析に、我々のフレームワークを応用して、UCRegの有効性と効率を実証する。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.0
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Multidimensional data analysis has become increasingly important in many
fields, mainly due to current vast data availability and the increasing demand
to extract knowledge from it. In most applications, the role of the final user
is crucial to build proper machine learning models and to explain the patterns
found in data. In this paper, we present an open unified approach for
generating, evaluating, and applying regression models in high-dimensional data
sets within a user-guided process. The approach is based on exposing a broad
correlation panorama for attributes, by which the user can select relevant
attributes to build and evaluate prediction models for one or more contexts. We
name the approach UCReg (User-Centered Regression). We demonstrate
effectiveness and efficiency of UCReg through the application of our framework
to the analysis of Covid-19 and other synthetic and real health records data.
- Abstract(参考訳): 多次元データ分析は多くの分野でますます重要になってきており、その主な原因は、現在の膨大なデータ可用性と、それから知識を抽出する需要の増加である。
ほとんどのアプリケーションでは、最終ユーザの役割は、適切な機械学習モデルを構築し、データに見られるパターンを説明するために不可欠である。
本稿では,ユーザ誘導プロセス内の高次元データセットにおける回帰モデルの生成,評価,適用に関するオープン統一アプローチを提案する。
このアプローチは、属性の広い相関パノラマを公開することに基づいており、ユーザーは関連する属性を選択して、1つ以上のコンテキストの予測モデルを構築し評価することができる。
アプローチを UCReg (User-Centered Regression) と呼ぶ。
我々は,コビッド19やその他の人工的および実際の健康記録データの解析に枠組みを適用し,UCRegの有効性と効率を実証した。
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