Liigu sisu juurde

Inimese kasvuhormooni toodetakse ühe aju osakondade poolt. Karjakasvatust meie majapidannse korralduse põhialuseks tunnistades rõhutab kongress: a karjakasvatuse eelduste loomist piimaühisuste ellukutsumise teel.

Meditsiinilised uuringud Abstraktne Masinõppe algoritmid, mis on nii tõlgendatavad kui ka täpsed, on olulised sellistes rakendustes nagu meditsiin, kus vead võivad põhjustada tõsiseid tagajärgi. Kahjuks on nüüdisaegsete meetodite täpsuse ja tõlgendatavuse vahel kompromiss. Otsustuspuud on tõlgendatavad ja seetõttu kasutatakse neid laialdaselt patsientide kihistamisel.

Abstraktne

Praegused otsustuspuu algoritmid on siiski täpselt paremad kui teised, vähem tõlgendatavad masinaõppemudelid, näiteks ansambli meetodid. Esitame MediBoost, uudse raamistiku otsustuspuude konstrueerimiseks, mis säilitavad tõlgendatavuse ja millel on täpsus sarnane ansambli meetoditega, ning võrrelda MediBoosti jõudlust tavapäraste otsustuspuude ja ansambli meetoditega 13 meditsiinilise klassifitseerimise probleemiga.

MediBoost ületas märkimisväärselt praeguse otsustuspuu algoritme st st, andes täpsuse võrreldavaks ansambli meetoditega. Saadud Oppetunnid Suurendada liige on sama tüüpi kui otsustuspuud, mida kasutatakse kogu kliinilises praktikas, kuid millel on parem täpsus.

Seega annab meie algoritm mõlema maailma parimad: see kasvatab ühte, väga Liikme umbermootmise suurendamiseks puu, millel on ansambli meetodite kõrge täpsus.

Ajalooline pärimus Kihelkonnast - Folklore

Sissejuhatus Patsientide kihistumine alampopulatsiooniks on kliiniliste otsuste tegemise ja kliiniliste uuringute kavandamise keskmes meditsiinis 1, 2, 3. Suurenenud keskendumisega täppisravimile on patsientide kihistumine alampopulatsiooniks oluline diagnostika Liikme umbermootmise suurendamiseks ravi tõhususe suurendamiseks, sealhulgas sihtmärgiks Liikme umbermootmise suurendamiseks geeniteraapiate, mitmesuguste haiguste esitluste ja täpse prognoosi jaoks.

Secrets of the Federal Reserve: U.S. Economy, Finance and Wealth

Samuti on vaja paremat patsiendi kihistumist, et parandada mõnede kliiniliste uuringute vastuvõetamatut madalat edukust 1, 2, 4. Kui kliinilised uuringud viiakse läbi halvasti kihistatud patsientide grupis, avastatakse tõhusad sihipärased ravimeetodid ainult siis, kui tundliku subpopulatsiooni esinemissagedus ja toime suurus selles rühmas on piisavalt suur 4. See stsenaarium suurendab kliiniliste uuringute mahtu taskukohasele tasemele ja toob praegu kaasa sagedase rikke.

Patsiendi kihistumine hõlmab komplekssete andmestruktuuride integreerimist, mis hõlmavad geeniekspressiooni Liikme umbermootmise suurendamiseks, individuaalseid valke, proteoomika mudeleid, metaboolikat, histoloogiat või pildistamist 2, mis kõik on masinaõppe algoritmid õigesti analüüsitavad.

Teisi teabeallikaid, nagu need, mis pärinevad elektroonilistest meditsiinilistest andmetest, teaduskirjandusest ja arstide kogemustest ja intuitsioonist, on raskem integreerida. Seetõttu on tõlgendatavus meditsiinis kasutatavate masinõppega mudelite peamine nõue. Lisaks on kõigil sellistel õppetüüpidel teatav ebatäpsus, mis jätab tervishoiuteenuste osutajatele küsimuse, mida teha, kui nende intuitsioon ja kogemused ei nõustu mudeli ennustamisega.

Kihelkonna kiriku arhiivi ajalugu ja seisukord.

Enamikul inimestest eksperdid ignoreerivad nendel juhtudel mudelit, kuna meditsiinilises väärklassifikatsioonis võib olla negatiivseid tagajärgi. Tegelikult on kõige levinumad meditsiinilised hindamis- ja klassifitseerimissüsteemid väga tõlgendatavad, kuid täpsuse 5, 6, 7, 8 jaoks ei ole need optimeeritud. Nii patsiendid kui arstid peavad mõistma ennustuse põhjuseid, et võtta asjakohane ravikuur, mis ületab prognoositava tulemuse ja sisaldab patsientide ootusi 3.

Kihistumise ja tõlgendatavuse nõuded on põhjus, miks masinaõppealgoritmide, näiteks C4. Otsustuspuud simuleerivad seda, kuidas arstid arvavad patsiendipopulatsiooni kihistamisega alampopulatsioonidele, tuginedes vähestele tingimuslikele avaldustele st kui siis reeglid patsiendi kohta 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, Otsustuspuus on neid reegleid esindatud puupõhises struktuuris korraldatud sõlmed, mis viivad ennustamiseni joonis 1.

Otsustuspuude tõlgendatavus võimaldab arstidel mõista, miks ennustus või kihistumine on tehtud, andes ülevaate põhjustest, miks otsustati hiljem mudeli väljundit aktsepteerida või tühistada.

Meeste suguelundite suurendamise põhimõtted

Inimeste ja algoritmide vaheline interaktsioon võib pakkuda täpsemat ja usaldusväärsemat diagnostikat ja isikupärastatud ravimeid ning parandada oluliselt kliinilise uuringu kavandit, võrreldes ainult ühe meetodiga. Masinõppe rakenduste ajalooline väljakutse on aga täpsuse ja tõlgendatavuse vaheline kompromiss 3, 17, 18, Otsustuspuud ületavad järjekindlalt ansambli õppemeetodid, nagu AdaBoost, gradiendi suurendamine ja juhuslikud metsad 20, 21, 22, 23, mis ühendavad mitu klassifikaatorit väga täpseks, kuid vähem tõlgendatavaks mudeliks.

Selles keerulisemas mudelis taotletakse tõlgendatavust muutuva tähtsusega 20, 21, 22, 23 erapooletu hinnangu andmisega. Meditsiinikeskkonnas peetakse klassifikaatorit siiski tõlgendatavaks, kui on võimalik selgitada selle klassifikatsiooni tingimuslike avalduste, st siis reeglite, kogutud andmete, meie puhul patsientide kihistamiseks kasutatud andmete kohta. Selle määratluse kohaselt loetakse standardotsuseid puudutavaid puid, nagu need, mida on õppinud ID3 või CART, tõlgendatavateks, kuid mitte ansambli meetodid.

  1. Kuidas suurendada meessoost Celentano sisse. Kuidas suurendada liige - kõige täielikum käsiraamat
  2. Maa-amet muutis omanike teadmata sadade tuhandete kinnistute pindala | Eesti | ERR
  3. Kuidas suumida liige teismelises

Näidisotsingupuu mänguasjaandmekogumil, mis näitab a indutseeritud otsuspinda varjutatud piirkondi ja 2D-koolitusandmete kogumit, kus iga andmevahetuse värv esindab selle klassi märgist ja b vastav otsustuspuu, mis koosnes kolmest otsustuspunktist, et jagada andmed nelja alampiirkonda.

Täissuuruses pilt Käesolevas artiklis esitame raamistiku otsustuspuude konstrueerimiseks, millel on võrdväärne täpsus ansambli meetoditega, säilitades samas kõrge tõlgendatavuse.

See ainulaadne mudelitäpsuse ja tõlgendatavuse kombinatsioon käsitleb masinaõppe pikaajalist väljakutset, mis on meditsiiniliste rakenduste jaoks hädavajalik. Seda raamistikku nimetatakse MediBoostiks, et seda ravimit kasutada. Saadud puud võivad vahetult asendada olemasolevad otsustuspuud, mida kasutatakse kogu kliinilises praktikas, suurendades oluliselt nende täpsust, tagades samas samaväärse tõlgendatavuse. Lisaks ei piirdu meie algoritmi rakendused meditsiinivaldkonnas; seda saab kasutada mis tahes muus rakenduses, mis kasutab otsustuspuud.

Meetodid MediBoosti raamistik MediBoost on uus raamistik, et luua täpsed otsustuspuud, mis tuginevad 21, 22, 23 suurendamisele. Kõigepealt arutame klassikalist võimendamismeetodit, AdaBoosti algoritmi 21 ja seejärel näitame, kuidas võimendamist saab kasutada MediBoosti raamistiku tuletamiseks.

Kas võimalik suurendada liiget ilma operatsiooni?

AdaBoost ühendab nõrgad õppijad, kes on klassifitseerijad, kelle prognoos peab olema vaid veidi parem kui juhuslik arvutus, tugeva klassifikaatori tootmiseks kaalutud summana AdaBoost võtab sisendina märgistatud andmete kogumi ja treenib iteratiivselt T- otsuste üksiku sõlme otsuspuud kogumit nõrkade õppijatena { h 1.

Iga otsuste stump h t jagab andmed predikaadi kaudu, mis keskendub iga andmesubjekti x konkreetsele atribuudileandes prognoosi. Arvestades uut andmeproovi, mida iseloomustab vaatlusvektor x, ennustab AdaBoost klassi märgise selleks näiteks: kus kaal iga otsuste kang ht sõltub tema kaalutud klassifikatsioonivigast koolitusandmetes Otsustuskannud on ideaalsed nõrgad õppijad, sest neil on võime lisada kategoorilisi või pidevaid muutujaid Liikme umbermootmise suurendamiseks puuduvaid andmeid, sest need on tugevad kõrvalmõjudele ja seetõttu, et nad täidavad sisemist omaduste valikut MediBoosti peamine idee on lihtne: otsustuspuudena saab ümber kirjutada otsustuspuude otsuste kimpude ühe sõlme otsustuspuud ansambli, võttes arvesse kõiki võimalikke kombinatsioone iga ansambli liikme poolt tehtud prognooside kohta.

MediBoost loob pigem tõlgendatava puu kui paljude nõrkade õppijate kaalutud summa, ehitades puu, kus iga tee juurest lõppsõlmesse sisaldab T sõlme ja kujutab endast ansambli liikmete ennustamise konkreetset kombinatsiooni. Puu konstrueeritakse, lisades rekursiivselt sellised oksad, mis igas harus, juurest lõppsõlmesse, kändud h 1. Lõpliku klassifikatsiooni iga terminalisõlmega annab seejärel võrrand 1.

Lisainformatsiooni saamiseks vaata algoritme I ja II. Saadud puul on sügavus T ja seega ka filiaalid. Praktikas võib neid puid karmistada; kõiki filiaale, mis ei muuda oma põhisõlmede klassifikatsiooni märki, saab kärpida ilma täpsuse kadumiseta.

Kuna Keskmine peenise suurused vanuse jargi oma südamikus Millised on parlamendiliikmete suurused võimendav raamistik, võib kasutada erinevaid võimendamismeetodeid, sealhulgas gradientide tõstmist ja lisanduvat logistilist regressiooni erinevate kadumistoimingutega 21, 22, 23, et konstrueerida spetsiifilisi MediBoost otsustuspuu induktsioonalgoritme.

Sarnaselt AdaBoostiga võib MAB-i saada eksponentsiaalse kadumise funktsiooni minimeerimise abil, kasutades lisanduvat logistilist regressiooni 22 koos liitumisfunktsiooniga, mis kirjeldab teatud vaatluse kuulumise määra antud sõlme. Seega leiab MAB otsustuspuu iga sõlme, keskendudes juhtumitele, kus on suurem tõenäosus kuuluda sellesse sõlme, nagu fuzzy loogikas 25, mitte ainult nende andmete puhul, mida eelmised sõlmed on liigitanud, nagu AdaBoost LMB saadakse gradienti suurendamise 23 abil, leides jaotuse, mis minimeerib binomiaalse log-tõenäosuse kadumise funktsiooni esimese derivaadi ruutvea ja määrab koefitsiendid vastavalt samale raamistikule.

MediBoosti ümbermõõtmine gradientide suurendamise abil ei võimalda mitte ainult erinevaid kadumistoiminguid, vaid pakub vajalikke Liikme umbermootmise suurendamiseks, mis lisavad parema üldistamise täpsuse saavutamiseks lisaks puude suurusele ka karistuse määramise nagu seda tehakse mõnikord tavapärastes otsustuspuudes 10, Nende algoritmide ja nende pseudokoodide üksikasjalik matemaatiline tuletamine on lisatud täiendavatesse materjalidesse.

Iga andmepaketi puhul arvutati puuduvad väärtused kas vastava funktsiooni keskmise või režiimiga, sõltuvalt sellest, kas tunnused olid pidevad või Liikme umbermootmise suurendamiseks. Lisasime täiendavad binaarfunktsioonid, üks iga algse funktsiooni kohta, et kodeerida, kas vastav väärtus puudub või mitte.

Tulemused arvutati keskmiselt viie katse puhul, kus iga andmekogum oli 5-kordne ristkontroll, registreerides tasakaalustatud ristvalideerimisvea ootele jäänud katsekoldel. Lisaks määrati kõvera alune pindala AUC samuti iga algoritmi puhul sarnaselt. Peale selle viidi läbi permutatsioonikatse, kui märgistused olid korda juhuslikult summutatud ja tõenäosus saada parem AUC arvutatud. Igal algoritmil on mitu hüperparameetrit, mis häälestati, kasutades iga juhtumi puhul Liikme umbermootmise suurendamiseks 5-kordset ristkvalifitseerimist.

Eesti Kui te ühel päeval avastate, et mitu tuhat ruutmeetrit teie kinnistust on paberil haihtunud, kahtlustate ilmselt pettust või mustkunstitrikki. Eerik-Ivar Künnapuu, kes halvenenud nägemise tõttu käib alati ringi väikese videokaameraga, elas Tartumaal asuvas Aia talus Teise maailmasõja ajal koos oma vanemate ja vanavanematega. Praegu on talu vabadusvõitlejate ühenduse raamatupidajana töötava mehe suvekodu. Kui Eesti taasiseseisvus, toimus maareform, mille käigus Sojamaa külas asuva talu kinnistu

Seetõttu konstrueeriti mudel, kasutades kõiki olemasolevaid koolituskarpe ja hinnates katse. ID3: puude sügavus. LogitBoost: Kogupuude arv ansamblis. Juhuslikud metsad: Igas juhuslikus alamproovis valitud muutujate arv.

Järgmine nr. Erandina on käsitsi parandatud autorite nimed, pealkirjad ja pildiallkirjad. Täpsuse aste sõltub mitmest asjaolust: väljaande trükikvaliteedist, mikrofilmi kvaliteedist skaneerimise hetkel, kujunduse elementidest, skannerist, aga ka OCR tärgituvastuse tarkvarast. Ka paberi kehv kvaliteet, väike trükk, erinevad fondid, mitme veeru erinev paigutus, või kahjustunud lehed võivad mõjutada OCR tekstituvastuse tulemust ning seeläbi otsitulemust. Asunikkude-riigirentnikkude IV kongressil wastuwõetud resolutsioonid.

Lisaks kasutas LogitBoost otsuseid, kuna nõrgad õppijad, kelle õppe määr oli 0, 1, ja Random Forests kasutasid ansamblis otsustuspuud. Kõik tulemused keskmistati 5-kordse ristkvalifitseerimise kohta andmekogumites, kusjuures hüperparameetrid valiti täiendava viiekordse ristkvalifitseerumise teel treeningkoosidele, nagu on selgitatud meetodite osas.

Nagu on näidatud tabelis 1, täidab LMB vaikimisi seadistustega oma otsustuspuu sugulasi ID3 ja CARTkui tasakaalustatud klassifitseerimisviga võrreldakse st st terviseprobleemist. Tasakaalustatud ristvalideerimisvea väärtuste ja AUC graafiline võrdlus on näidatud ka joonistel 2 ja 3. Need tulemused on statistiliselt olulised kahesuunalise märkimise katses 26, Ühe probleemi puhul, kus vaikimisi LMB ei olnud parem, olid standardpuudepuud ka ansambli meetoditest paremad.

Sarnased tulemused saadi siis, kui LMB töötati õpivahemikuga 0, 1 joonis S2. Lisaks Liikme umbermootmise suurendamiseks andis MAB veidi, kuid mitte statistiliselt oluliselt halvemaid tulemusi võrreldes LMB-ga saadud tulemustega tabel 1 ja joonis S3. Täissuuruses tabel Täissuuruses tabel LMB võrdlemine tasakaalustatud klassifitseerimisveaga võrreldes a erinevate puualgoritmidega ID3 ja CART ja b erinevate ansambli meetoditega LogitBoost ja juhuslikud metsad 13 meditsiiniseadmel.

Mustast joonest kõrgemal asuvad punktid näitavad tulemusi, kus LMB oli parem. LMB on oluliselt parem kui otsustuspuu algoritmid ja eristamatud ansambli meetoditest. Täissuuruses pilt Lisaks säilitab MediBoost tavapäraste otsuspuude tõlgendatavuse joonis 4. Selline tõlgendatavus ei ole ainult selle tulemuseks puidupõhine mudel, vaid ka märkimisväärne kokkutõmbumine võrreldes võimendamisega. See kokkutõmbumine on tingitud liikumisfunktsiooni juurutamisest kiirendusparameetriga, võimatute radade kõrvaldamisega õppeprotsessi ajal ja koolitusejärgse pügamise meetodist, mis ei muuda mudeli täpsust nagu on kirjeldatud lisamaterjalides.

Kui sügav MediBoost puu on kasvanud nt 15 sõlme sügavus iga haru juuressaab kõiki harusid, mis ei muuda oma vanemate sõlmede klassifikatsiooni märki, kärpida ilma täpsuse kadumiseta. Seda pügamismeetodit on kasutatud joonisel fig.

Kiriku arhiivi nimestik (ärakiri)

Kõikidel juhtudel näitavad meie tulemused, et treeningvead vähenevad, kui kiirendusparameeter suureneb, samas kui katse viga jääb samaks või väheneb. Need tulemused näitavad, et tulemuseks oleva MediBoost puidu jõudlus on suhteliselt tundlik kiirenduse parameetri väikeste muutuste suhtes, võimaldades seda tõhusalt häälestada, et vähendada puidu suurust parema tõlgendatavuse saavutamiseks, millel on minimaalne mõju täpsusele.

Lõpuks, selleks, et näidata MediBoosti stabiilsust, viidi läbi permutatsioonikatse, kus märgised olid juhuslikult permuteeritud korda ja tõenäosus saada parem AUC kui algoritmil, mis arvutati kõigi algoritmide jaoks, koos permuteeritud AUC keskmise väärtuse ja standardhälbega.

Need andmed on esitatud tabelis S6.