生存時間研究におけるルールアンサンブル法の開発(合同企画セッション:バイオデータマイニング,機械学習によるバイオデータマインニング,一般)
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概要
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生存時間解析において,予後(生存期間)の予測,および予後因子の探索は,重要な要件の一つである.とくに,抗がん剤研究では,レスポンダー探索が必須である.このような状況において,樹木構造接近法が広範に普及しつつある.ただし,樹木構造接近法の予測確度が低いことは,広く知られており,適切な結果を導かない惧れがある.本報告では,ルール・アンサンブル法を生存時間解析に拡張することで,予測確度の高いモデルの構築を試みる.また,ルール・アンサンブル法では,lasso法による縮小回帰モデルのパラメータを用いることで,基本学習器(ルール)の重要度を評価できる.このことは,予後因子の順位付けに繋がるだけでなく,レスポンダー探索のための道標を提示することができる.
- 2011-06-16
著者
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