論文の概要: Co-data Learning for Bayesian Additive Regression Trees

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.09997v1
• Date: Thu, 16 Nov 2023 16:14:39 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-11-17 13:41:02.469477
• Title: Co-data Learning for Bayesian Additive Regression Trees
• Title（参考訳）: ベイズ加法回帰木に対するコデータ学習
• Authors: Jeroen M. Goedhart, Thomas Klausch, Jurriaan Janssen, Mark A. van de Wiel
• Abstract要約: 本稿では,コデータから木間関係の予測モデルを構築することを提案する。 提案手法は複数のデータ型を同時に扱うことができる。 Co-dataは、大きなB細胞リンパ腫の予後を拡散させる用途における予測を強化する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Medical prediction applications often need to deal with small sample sizes compared to the number of covariates. Such data pose problems for prediction and variable selection, especially when the covariate-response relationship is complicated. To address these challenges, we propose to incorporate co-data, i.e. external information on the covariates, into Bayesian additive regression trees (BART), a sum-of-trees prediction model that utilizes priors on the tree parameters to prevent overfitting. To incorporate co-data, an empirical Bayes (EB) framework is developed that estimates, assisted by a co-data model, prior covariate weights in the BART model. The proposed method can handle multiple types of co-data simultaneously. Furthermore, the proposed EB framework enables the estimation of the other hyperparameters of BART as well, rendering an appealing alternative to cross-validation. We show that the method finds relevant covariates and that it improves prediction compared to default BART in simulations. If the covariate-response relationship is nonlinear, the method benefits from the flexibility of BART to outperform regression-based co-data learners. Finally, the use of co-data enhances prediction in an application to diffuse large B-cell lymphoma prognosis based on clinical covariates, gene mutations, DNA translocations, and DNA copy number data. Keywords: Bayesian additive regression trees; Empirical Bayes; Co-data; High-dimensional data; Omics; Prediction
• Abstract（参考訳）: 医学的な予測アプリケーションは、共変量よりも小さなサンプルサイズを扱う必要があることが多い。 このようなデータは、特に共変量-応答関係が複雑である場合、予測と変数選択に問題を引き起こす。 これらの課題に対処するため,我々は,木パラメータのプリエントを利用して過剰フィッティングを防止する,bayesian additive regression tree (bart) モデルにコデータ,すなわち covariates の外部情報を統合することを提案する。 コデータを統合するために、BARTモデルにおける共変量重みを推定する経験的ベイズ(EB)フレームワークを開発した。 提案手法は複数のデータ型を同時に扱うことができる。 さらに,提案するEBフレームワークにより,BARTの他のハイパーパラメータの推定が可能となり,クロスバリデーションの代替として魅力的なものとなる。 本手法は関連する共変量を見つけ、シミュレーションにおけるデフォルトバートと比較して予測を改善することを示す。 共変量-応答関係が非線形であれば、BARTの柔軟性から回帰に基づくデータ学習者よりも優れている。 最後に、co-dataの使用は、臨床共変体、遺伝子変異、DNAトランスロケーション、DNAコピー数データに基づいて、大きなB細胞リンパ腫の予後を拡散するアプリケーションにおける予測を強化する。 キーワード:ベイズ加法回帰木、経験ベイズ、コデータ、高次元データ、オミス、予測

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