論文の概要: DOSA-MO: Dual-stage Optimizer for Systematic overestimation Adjustment
in Multi-Objective problems improves biomarker discovery
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.16624v1
- Date: Wed, 27 Dec 2023 16:13:14 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-12-29 18:42:41.455777
- Title: DOSA-MO: Dual-stage Optimizer for Systematic overestimation Adjustment
in Multi-Objective problems improves biomarker discovery
- Title（参考訳）: DOSA-MO:多目的問題における過大評価の2段階最適化によるバイオマーカー発見の改善
- Authors: Luca Cattelani and Vittorio Fortino
- Abstract要約: バイオマーカーの同定は、予測能力と分子的特徴数の相似性の間のトレードオフを伴う典型的な多目的問題である。
遺伝的アルゴリズムは多目的最適化の一般的なツールであるが、多くの解を進化させ、過大評価しがちである。
提案するDOSA-MOは多目的最適化ラッパーアルゴリズムで,元の推定値,分散度,および解の特徴セットサイズが過大評価を予測する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.18648070031379424
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: The challenge in biomarker discovery and validation using machine learning
from omics data lies in the abundance of molecular features but scarcity of
samples. Most machine learning-based feature selection methods necessitate of
hyperparameter tuning, typically performed by evaluating numerous alternatives
on a validation set. Every evaluation has a performance estimation error and
when the selection takes place between many models the best ones are almost
certainly overestimated. Biomarker identification is a typical multi-objective
problem with trade-offs between the predictive ability and the parsimony in the
number of molecular features. Genetic algorithms are a popular tool for
multi-objective optimization but they evolve numerous solutions and are prone
to overestimation. Methods have been proposed to reduce the overestimation
after a model has already been selected in single-objective problems, but to
the best of our knowledge no algorithm existed that was capable of reducing the
overestimation during the optimization, leading to a better model selection, or
that had been applied in the more general domain of multi-objective problems.
We propose DOSA-MO, a novel multi-objective optimization wrapper algorithm that
learns how the original estimation, its variance, and the feature set size of
the solutions predict the overestimation, and adjusts the expectation of the
performance during the optimization, improving the composition of the solution
set. We verify that DOSA-MO improves the performance of a state-of-the-art
genetic algorithm on left-out or external sample sets, when predicting cancer
subtypes and/or patient overall survival, using three transcriptomics datasets
for kidney and breast cancer.
- Abstract（参考訳）: バイオマーカーの発見とオミクスデータからの機械学習による検証の課題は、分子の特徴の豊富さとサンプルの不足にある。
ほとんどの機械学習ベースの特徴選択方法は、通常、検証セット上で多くの代替品を評価することによって実行されるハイパーパラメータチューニングを必要とする。
評価には性能推定誤差があり、多くのモデル間で選択が行われると、最良のモデルはほぼ確実に過大評価される。
バイオマーカーの同定は、予測能力と分子的特徴数の相似性の間のトレードオフを伴う典型的な多目的問題である。
遺伝的アルゴリズムは多目的最適化の一般的なツールであるが、多くの解を進化させ、過大評価しがちである。
モデルが単一対象問題において既に選択された後、過大評価を減らす方法が提案されているが、我々の知る限り、最適化時に過大評価を低減できるアルゴリズムは存在せず、より良いモデル選択、あるいはより一般的な多目的問題領域に適用された。
提案アルゴリズムは, 最適化時の性能の期待値を予測し, 解集合の構成を改善し, 元の推定値, 分散値, 特徴セットサイズを推定する方法を学習する, 新規な多目的最適化ラッパーアルゴリズムであるDOSA-MOを提案する。
癌サブタイプおよび/または患者全体の生存率を予測する場合, DOSA-MOは, 腎癌および乳癌の3つの転写学的データセットを用いて, 最先端の遺伝的アルゴリズムの性能を向上させることが確認された。
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