論文の概要: Methodology to Create Analysis-Naive Holdout Records as well as Train
and Test Records for Machine Learning Analyses in Healthcare
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2205.03987v1
- Date: Mon, 9 May 2022 00:51:08 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-05-11 01:20:32.280925
- Title: Methodology to Create Analysis-Naive Holdout Records as well as Train
and Test Records for Machine Learning Analyses in Healthcare
- Title（参考訳）: 医療における機械学習分析のための分析・ナイーブなホールドアウト記録の作成方法とトレーニング・テスト記録の作成
- Authors: Michele Bennett, Mehdi Nekouei, Armand Prieditis Rajesh Mehta, Ewa
Kleczyk, Karin Hayes
- Abstract要約: ホルトアウトサンプルの目的は、全データセットから分析的かつランダムに選択される研究研究のためのデータを保存することである。
ホールドアウトを作成するための方法論は、ランダム化を考慮し、3方向分割を効率的に行うk倍のクロスバリデーションの修正である。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: It is common for researchers to holdout data from a study pool to be used for
external validation as well as for future research, and the same desire is true
to those using machine learning modeling research. For this discussion, the
purpose of the holdout sample it is preserve data for research studies that
will be analysis-naive and randomly selected from the full dataset.
Analysis-naive are records that are not used for testing or training machine
learning (ML) models and records that do not participate in any aspect of the
current machine learning study. The methodology suggested for creating holdouts
is a modification of k-fold cross validation, which takes into account
randomization and efficiently allows a three-way split (holdout, test and
training) as part of the method without forcing. The paper also provides a
working example using set of automated functions in Python and some scenarios
for applicability in healthcare.
- Abstract（参考訳）: 研究者は、外部の検証や将来の研究に使用する研究プールからデータを保持することが一般的であり、機械学習モデリング研究を使用する研究者も同様の欲求がある。
本研究の目的は,全データセットから分析的かつランダムに選択される研究研究のためのデータを保存することである。
Analysis-naiveは、機械学習モデル(ML)のテストやトレーニングに使用されていないレコードであり、現在の機械学習研究のいかなる側面にも関与していない。
ホールドアウトを作成するための方法論は、ランダム化を考慮したk-foldクロスバリデーションの修正であり、強制せずに3方向分割(ホールドアウト、テスト、トレーニング)を効果的に行うことができる。
論文はまた、Pythonにおける自動機能のセットと、医療への適用性に関するいくつかのシナリオを使った実例も提供している。
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