乳癌治療と受胎能データにおける欠損値に関する補完技術【JST・京大機械翻訳】

Wu Xuetong; Khorshidi Hadi Akbarzadeh; Aickelin Uwe; Edib Zobaida; Peate Michelle

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202201893706585 整理番号：22P0211112

乳癌治療と受胎能データにおける欠損値に関する補完技術【JST・京大機械翻訳】

Imputation techniques on missing values in breast cancer treatment and fertility data

出版者サイト {{ this.onShowPLink() }} 複写サービスで全文入手
高度な検索・分析はJDreamⅢで

この文献はプレプリントです。プレプリントについてはこちらをご確認ください。

著者 (5件)： , , , ,
資料名：
発行年： 2020年11月16日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2020年11月16日
JST資料番号： O7000B 資料種別：プレプリント
記事区分：プレプリント発行国：アメリカ合衆国 (USA) 言語：英語 (EN)

データマイニング技術を用いた臨床意思決定支援は,ここ数年の意思決定誤差を低減するためのより知的な方法を提供する。しかし,臨床データセットは,しばしば高い欠測性に悩まされ,それは不適切に扱われるならば,モデリングの質に悪影響を与える。欠測値の欠如は,課題を解決する機会を提供する。従来の補完法は,多くの制限を持ち,学習の性能を低下させる,平均帰属または廃棄欠損事例のような単純な統計解析を採用する。本研究では,一連の機械学習ベースの補完法を検討し,BC治療と化学療法関連アメロホアの間の関係を見出すために,良好な品質の乳癌(BC)データセットを準備する効率的なアプローチを示唆し,その性能を予測の精度で評価した。【JST・京大機械翻訳】

, , , , , , , , ,
, , , , , , 【Automatic Indexing@JST】

医用情報処理

, , ,

前のページに戻る