在绘图研究中,机器学习方法是否比回归模型更好? 一个系统的审查.
Tianqi Hong1, Shitong Xie2, Xinran Liu2
1School of Biomedical Engineering, McMaster University, Hamilton, ON, Canada.
机器学习 (ML) 在映射算法中比回归模型 (RMs) 显示了较小的性能改进,贝叶斯网络是常见的ML方法. 需要进一步的研究来解决ML实施的挑战,并验证其优势.
科学领域:
- 卫生经济学与研究成果研究成果
- 生物统计学 生物统计学
- 医疗信息学 医疗信息学
背景情况:
- 地图算法对于综合各种健康经济研究的证据至关重要.
- 传统的回归模型 (RMs) 已被广泛用于开发这些算法.
- 机器学习 (ML) 为算法开发提供了先进的计算方法.
研究的目的:
- 系统地审查机器学习 (ML) 在映射研究中的实施情况.
- 与传统回归模型 (RMs) 相比,量化ML方法的性能改进.
主要方法:
- 在12个数据库中进行了系统的文献搜索,截至2023年12月.
- 确定了应用ML用于映射算法的研究,并提取了数据.
- 在ML和RM之间比较了适合性指标 (例如,R平方,MAE).
主要成果:
- 13项研究使用了ML和RM;贝叶斯网络是最常见的ML方法.
- ML在适合性方面显示了平均改善:0.007 (MAE),0.004 (MSE),0.058 (R平方).
- 使用ML观察到较小的性能增长,特别是在基于平均值的比较中.
结论:
- 在开发映射算法时使用ML正在增加.
- ML通常在适合性方面比RMs提供了轻微的改进.
- 在ML解释,应用和外部验证方面的挑战需要进一步调查.
更多相关视频
10:25Brain Infarct Segmentation and Registration on MRI or CT for Lesion-symptom Mapping
Published on: September 25, 2019
12:27Large-scale Reconstructions and Independent, Unbiased Clustering Based on Morphological Metrics to Classify Neurons in Selective Populations
Published on: February 15, 2017
相关概念视频
Regression Toward the Mean
Mechanistic Models: Compartment Models in Algorithms for Numerical Problem Solving
In individual population analyses, different algorithms are employed, such as Cauchy's method, which uses a...
Mechanistic Models: Compartment Models in Individual and Population Analysis
Manipulation and Analysis
Methods of Obtaining Topography
Levels of Use of a GIS
