論文の概要: Human Limits in Machine Learning: Prediction of Plant Phenotypes Using Soil Microbiome Data

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.11157v2
• Date: Sat, 17 Feb 2024 03:03:59 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-02-21 06:34:36.362323
• Title: Human Limits in Machine Learning: Prediction of Plant Phenotypes Using Soil Microbiome Data
• Title（参考訳）: 機械学習における人間の限界:土壌マイクロバイオームデータによる植物表現型予測
• Authors: Rosa Aghdam, Xudong Tang, Shan Shan, Richard Lankau, Claudia Sol\'is-Lemus
• Abstract要約: 我々は,土壌と生物表現型との関係を理解するために,機械学習モデルの予測可能性について,初めて深く研究した。 土壌物理化学的特性や微生物集団密度などの環境特性をモデルに組み込んだ場合, 予測精度が向上することを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.2812395851874055
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The preservation of soil health is a critical challenge in the 21st century due to its significant impact on agriculture, human health, and biodiversity. We provide the first deep investigation of the predictive potential of machine learning models to understand the connections between soil and biological phenotypes. We investigate an integrative framework performing accurate machine learning-based prediction of plant phenotypes from biological, chemical, and physical properties of the soil via two models: random forest and Bayesian neural network. We show that prediction is improved when incorporating environmental features like soil physicochemical properties and microbial population density into the models, in addition to the microbiome information. Exploring various data preprocessing strategies confirms the significant impact of human decisions on predictive performance. We show that the naive total sum scaling normalization that is commonly used in microbiome research is not the optimal strategy to maximize predictive power. Also, we find that accurately defined labels are more important than normalization, taxonomic level or model characteristics. In cases where humans are unable to classify samples accurately, machine learning model performance is limited. Lastly, we provide domain scientists via a full model selection decision tree to identify the human choices that optimize model prediction power. Our work is accompanied by open source reproducible scripts (https://github.com/solislemuslab/soil-microbiome-nn) for maximum outreach among the microbiome research community.
• Abstract（参考訳）: 土壌の健康の保全は、農業、人間の健康、生物多様性に大きな影響を与えるため、21世紀の重要な課題である。 土壌と生物学的表現型との関係を理解するために,機械学習モデルの予測可能性に関する最初の深い調査を行った。 本研究では, ランダム林とベイズニューラルネットワークの2つのモデルを用いて, 土壌の生物学的, 化学的, 物理的特性から, 植物の表現型を正確に予測する統合的枠組みについて検討した。 微生物情報に加え, 土壌物理化学的特性や微生物集団密度などの環境特性をモデルに組み込むことにより, 予測が向上することを示す。 さまざまなデータ前処理戦略の探索は、人間の決定が予測性能に与える影響を裏付ける。 マイクロバイオーム研究で一般的に用いられるnaive total sum scaling normalizationは,予測力の最大化のための最適戦略ではないことを示す。 また, 正規化, 分類学レベル, モデル特性よりも, 正確に定義されたラベルの方が重要であることがわかった。 人間がサンプルを正確に分類できない場合、機械学習モデルの性能は限られる。 最後に、モデル予測能力を最適化する人間の選択を特定するために、完全なモデル選択決定ツリーを通じてドメイン科学者を提供する。 我々の研究には、微生物研究コミュニティの最大のアウトリーチのためのオープンソース再現可能なスクリプト(https://github.com/solislemuslab/soil-microbiome-nn)が伴っている。

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