論文の概要: xML-workFlow: an end-to-end explainable scikit-learn workflow for rapid biomedical experimentation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2504.01356v1
• Date: Wed, 02 Apr 2025 05:01:12 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-04-03 13:25:28.086310
• Title: xML-workFlow: an end-to-end explainable scikit-learn workflow for rapid biomedical experimentation
• Title（参考訳）: xML-workFlow: 生医学的迅速な実験のためのエンドツーエンドで説明可能なシキット学習ワークフロー
• Authors: Khoa A. Tran, John V. Pearson, Nicola Waddell,
• Abstract要約: 機械学習モデルの構築とイテレーションは、しばしばリソース集約的なプロセスである。 xML-workFlowは、迅速で堅牢でトレース可能なエンドツーエンドワークフローを提供することで、この問題に対処する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License:
• Abstract: Motivation: Building and iterating machine learning models is often a resource-intensive process. In biomedical research, scientific codebases can lack scalability and are not easily transferable to work beyond what they were intended. xML-workFlow addresses this issue by providing a rapid, robust, and traceable end-to-end workflow that can be adapted to any ML project with minimal code rewriting. Results: We show a practical, end-to-end workflow that integrates scikit-learn, MLflow, and SHAP. This template significantly reduces the time and effort required to build and iterate on ML models, addressing the common challenges of scalability and reproducibility in biomedical research. Adapting our template may save bioinformaticians time in development and enables biomedical researchers to deploy ML projects. Availability and implementation: xML-workFlow is available at https://github.com/MedicalGenomicsLab/xML-workFlow.
• Abstract（参考訳）: モチベーション: 機械学習モデルの構築とイテレーションは、しばしばリソース集約的なプロセスである。 医学的な研究において、科学的コードベースはスケーラビリティが欠如しており、意図した以上の作業に容易に移行できない。 xML-workFlowは、コード書き直しを最小限にした任意のMLプロジェクトに適応可能な、迅速で堅牢でトレース可能なエンドツーエンドワークフローを提供することで、この問題に対処する。 結果:Scikit-learn,MLflow,SHAPを統合した,実用的でエンドツーエンドのワークフローを示す。 このテンプレートは、MLモデルの構築とイテレーションに必要な時間と労力を大幅に削減し、バイオメディカル研究におけるスケーラビリティと再現性の共通の課題に対処する。 テンプレートに適応することで、バイオインフォマティクスが開発に要する時間を節約し、バイオメディカル研究者がMLプロジェクトをデプロイすることが可能になる。 可用性と実装: xML-workFlowはhttps://github.com/MedicalGenomicsLab/xML-workFlowで入手できる。

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