Fugu-MT 論文翻訳(概要): The Power Of Simplicity: Why Simple Linear Models Outperform Complex Machine Learning Techniques -- Case Of Breast Cancer Diagnosis

論文の概要: The Power Of Simplicity: Why Simple Linear Models Outperform Complex Machine Learning Techniques -- Case Of Breast Cancer Diagnosis

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.02449v1
Date: Sun, 4 Jun 2023 19:43:54 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-06-06 17:48:52.673413
Title: The Power Of Simplicity: Why Simple Linear Models Outperform Complex Machine Learning Techniques -- Case Of Breast Cancer Diagnosis
Title（参考訳）: シンプルさの力:なぜ単純な線形モデルは複雑な機械学習技術を上回るのか -- 乳がん診断の事例
Authors: Muhammad Arbab Arshad, Sakib Shahriar, Khizar Anjum
Abstract要約: 本研究では,乳がん診断における単純な線形モデルと複雑な機械学習技術の有効性について検討した。 UCI Machine Learning Repositoryデータセットを用いて,ロジスティック回帰(LR),決定木(DT),サポートベクトルマシン(SVM)のパフォーマンスを最適化する。より単純な線形モデルであるLRは、テストスコア平均97.28%、標準偏差1.62%、計算時間35.56msにおいて、より複雑なDTおよびSVM技術よりも優れていることを示した。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: This research paper investigates the effectiveness of simple linear models versus complex machine learning techniques in breast cancer diagnosis, emphasizing the importance of interpretability and computational efficiency in the medical domain. We focus on Logistic Regression (LR), Decision Trees (DT), and Support Vector Machines (SVM) and optimize their performance using the UCI Machine Learning Repository dataset. Our findings demonstrate that the simpler linear model, LR, outperforms the more complex DT and SVM techniques, with a test score mean of 97.28%, a standard deviation of 1.62%, and a computation time of 35.56 ms. In comparison, DT achieved a test score mean of 93.73%, and SVM had a test score mean of 96.44%. The superior performance of LR can be attributed to its simplicity and interpretability, which provide a clear understanding of the relationship between input features and the outcome. This is particularly valuable in the medical domain, where interpretability is crucial for decision-making. Moreover, the computational efficiency of LR offers advantages in terms of scalability and real-world applicability. The results of this study highlight the power of simplicity in the context of breast cancer diagnosis and suggest that simpler linear models like LR can be more effective, interpretable, and computationally efficient than their complex counterparts, making them a more suitable choice for medical applications.
Abstract（参考訳）: 本稿では,乳がん診断における単純な線形モデルと複雑な機械学習手法の有効性について検討し,医療領域における解釈可能性と計算効率の重要性を強調した。我々はロジスティック回帰(lr)、決定木(dt)、サポートベクターマシン(svm)に焦点を当て、uci機械学習リポジトリデータセットを使用してパフォーマンスを最適化する。その結果、より単純な線形モデルであるlrは、97.28%、標準偏差1.62%、計算時間は35.56ms、より複雑なdtおよびsvm技術よりも優れており、dtは93.73%、svmは96.44%であった。 LRの優れた性能は、その単純さと解釈可能性に起因しており、入力特徴と結果の関係を明確に理解することができる。これは、意思決定に解釈性が不可欠である医療分野において特に有用である。さらに、LRの計算効率は、スケーラビリティと実世界の応用性の観点から利点がある。本研究は, 乳がん診断の文脈における単純さの力を強調し, LRのような単純な線形モデルの方が, 複雑なモデルよりも効果的で, 解釈可能で, 計算的に効率的であることが示唆された。

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