Fugu-MT 論文翻訳(概要): Gradient Boosting Decision Trees on Medical Diagnosis over Tabular Data

論文の概要: Gradient Boosting Decision Trees on Medical Diagnosis over Tabular Data

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.03705v2
Date: Fri, 11 Oct 2024 15:30:36 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-11-02 20:38:12.989087
Title: Gradient Boosting Decision Trees on Medical Diagnosis over Tabular Data
Title（参考訳）: タブラルデータを用いた診断におけるグラディエントブースティング決定木
Authors: A. Yarkın Yıldız, Asli Kalayci,
Abstract要約: アンサンブル法は、医学的意思決定プロセスの成功の観点から、強力な代替手段を提供する。本研究では,医学分類作業におけるアンサンブル手法,特にGBDTアルゴリズムの利点について検討した。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Medical diagnosis is a crucial task in the medical field, in terms of providing accurate classification and respective treatments. Having near-precise decisions based on correct diagnosis can affect a patient's life itself, and may extremely result in a catastrophe if not classified correctly. Several traditional machine learning (ML), such as support vector machines (SVMs) and logistic regression, and state-of-the-art tabular deep learning (DL) methods, including TabNet and TabTransformer, have been proposed and used over tabular medical datasets. Additionally, due to the superior performances, lower computational costs, and easier optimization over different tasks, ensemble methods have been used in the field more recently. They offer a powerful alternative in terms of providing successful medical decision-making processes in several diagnosis tasks. In this study, we investigated the benefits of ensemble methods, especially the Gradient Boosting Decision Tree (GBDT) algorithms in medical classification tasks over tabular data, focusing on XGBoost, CatBoost, and LightGBM. The experiments demonstrate that GBDT methods outperform traditional ML and deep neural network architectures and have the highest average rank over several benchmark tabular medical diagnosis datasets. Furthermore, they require much less computational power compared to DL models, creating the optimal methodology in terms of high performance and lower complexity.
Abstract（参考訳）: 医学的診断は、正確な分類と治療の提供の観点から、医療分野において重要な課題である。正しい診断に基づいて、ほぼ正確な決定を下すことは、患者の生活そのものに影響を与え、正しく分類されていない場合、大惨事を引き起こす可能性がある。サポートベクタマシン(SVM)やロジスティックレグレッション、TabNetやTabTransformerといった最先端の表層深層学習(DL)メソッドなど、従来の機械学習(ML)が提案され、表層医学データセット上で使用されている。さらに、性能の向上、計算コストの低減、タスクの最適化の容易化などにより、近年ではアンサンブル法が使われている。それらは、いくつかの診断タスクにおいて、医療上の意思決定プロセスの成功という観点で、強力な代替手段を提供する。本研究では,XGBoost,CatBoost,LightGBMに着目し,アンサンブル手法,特にグラフデータを用いた医学分類タスクにおけるGBDTアルゴリズムの利点について検討した。実験では、GBDTメソッドが従来のMLやディープニューラルネットワークアーキテクチャよりも優れており、いくつかのベンチマーク表診断データセットよりも平均ランクが高いことが示されている。さらに、DLモデルに比べて計算能力ははるかに少なく、高い性能と低い複雑さの観点から最適な方法論を作成する。

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