Wyniki wyszukiwania - BazTech

1

Competing risk analysis - graphical representation of variable influence

Krętowska M.

Zeszyty Naukowe Politechniki Białostockiej. Informatyka

|

2011

|

Z. 8

19-30

EN

In the paper the possibilities of assessing the variable influence on the failure occurrence is shown. Ensemble of dipolar survival trees is used as a prediction tool. The technique is able to cope with censored data (data with incomplete observations) as well as with competing risks data. The results are presented on the base of two real datasets for which the influence of discrete and continuous variables is examined. To this purpose, the cumulative incidence functions and the quartiles of CIF functions are applied

PL

W pracy przedstawione zostały możliwości graficznej weryfikacji hipotez dotyczących wpływu poszczególnych cech na czas wystąpienia porażki. Jako narzędzie prognostyczne zostały wykorzystane predyktory złożone, w których dipolowe drzewa przeżycia służą jako pojedyncze predyktory. Algorytm tworzenia predyktorów złożonych wykorzystuje informację pochodzącą z obserwacji cenzorowanych, jak również jest przystosowany do danych z konkurencyjnym ryzykiem. Eksperymenty zostały wykonane przy użyciu dwóch zbiorów danych: zbiór opisujący pacjentki z rakiem piersi i drugi - opisujący pacjentów z chłoniakiem grudkowym. Pierwszy z analizowanych zbiorów posłużył jako przykład do badania wpływu zmiennych dyskretnych. W tym celu wyznaczone zostały dystrybuanty (ang. cumulative incidence function) dla wyróżnionych dwóch zdarzeń konkurencyjnych i dwóch cech: rodzaju leczenia oraz typu histologicznego raka. W przypadku zbioru z chłoniakiem grudkowym badane były cechy ciągłe: wiek oraz wartość hemoglobiny. Analiza tych danych opierała si˛e na wyznaczeniu wartości kwartyla pierwszego oraz mediany z funkcji dystrybuanty, wyznaczonej dla czasu nawrotu choroby.

2

Strategie klasyfikacji oparte na dipolach

Topczewska M., Frischmuth K.

Pomiary Automatyka Kontrola

|

2010

|

R. 56, nr 6

632-635

PL

W pracy przedstawiona została metoda klasyfikacji oparta na kryterium dipolowym. Przeprowadzone testy numeryczne skłoniły autorów do modyfikacji początkowego kryterium prezentowanego w pracy [1] w taki sposób, by znaleziona hiperpłaszczyzna separowała jak największą liczbę obiektów należących do różnych klas, nie rozdzielając obiektów z tej samej klasy. Nowe podejście zostało przetestowane na wygenerowanych zbiorach danych, a otrzymane wyniki pozwoliły na implementację w postaci wywołań rekurencyjnych.

EN

Finding a separating hyperplane for two classes by minimizing an error functional summing contributions for each poorly classified data point is by now common practice. Effective implementations in the framework of SVM or in terms of CPL functions are available and shown to work well for quite large sets of data. In this article a classification method based on dipoles is presented, which is a modification of a criterion given in [1]. We search for a hyperplane cutting between classes and not through their middle. The crux is to define a suitable functional, which is small on lines with good separation power and little damage, easy to calculate and to minimize. We perform numerical tests and modify the criterion in a way that preserves the intention of finding cuts between classes (and not through their middle), which separate as many data points as possible. However, we do not count (in integers), but weigh by taking the distance to the wrong side. The approach was tested on some synthetic data sets using a recursive implementation.

3

Prognostic abilities of dipoles based ensembles – comparative analysis

Krętowska M.

Zeszyty Naukowe Politechniki Białostockiej. Informatyka

|

2009

|

Z. 4

73-83

EN

In the paper, comparative analysis of ensembles of dipolar neural networks and regression trees was conducted. The techniques are based on the dipolar criterion function. Appropriate formation of dipoles (pairs of feature vectors) allows using them for analysis of censored survival data. As the result the methods return aggregated Kaplan-Meier survival function. The results, obtained by neural networks and regression trees based ensembles, are compared by using Brier score and direct and indirect measures of predictive accuracy.

PL

Wpracy przedstawiona została analiza porównawcza własności prognostycznych komitetów bazujących na sieciach neuronowych oraz drzewach regresyjnych. Tworzenie kolejnych się przestrzeni cech w obu metodach polega na minimalizacji odpowiednio skonstruowanego kryterium dipolowego. Do porównania metod wykorzystano indeks Brier’a oraz pośrednią i bezpośrednią miarę jakości predykcji. Eksperymenty wykonane zostały w oparciu o dwa rzeczywiste zbiory danych: pacjentów z pierwotną marskością źółciową wątroby oraz z rakiem płuc. W obu przypadkach wyniki otrzymane dla komitetu drzew regresyjnych były lepsze niż dla komitetu sieci neuronowych. Dotyczyło to zarówno badania jakości całego modelu, do którego wzięte zostały wszystkie dostępne w zbiorze cechy, jak też jakości prognostycznej pojedynczych cech. Natomiast uszeregowanie poszczególnych cech jako czynników ryzyka było podobne w obu metodach. Podsumowując można powiedzieć, że sposób podziału przestrzeni cech zaproponowany w drzewach regresyjnych w lepszy sposób wykorzystuje informacje zawarte w zbiorze uczącym.