生存時間研究におけるルールアンサンブル法の開発

• Item type: SIG Technical Reports(1)
• 公開日: 2011-06-16
• タイトル: 生存時間研究におけるルールアンサンブル法の開発
• タイトル / 言語: en
• タイトル: Development of rule emsumble method for survival data
• 言語: jpn
• キーワード / 主題Scheme: Other
• キーワード / 主題: 合同企画セッション：機械学習によるバイオデータマインニング
• 資源タイプ / 資源タイプ識別子: http://purl.org/coar/resource_type/c_18gh
• 資源タイプ: technical report
• 著者所属: 山梨大学大学院医学工学総合研究部
• 著者所属: 関西大学総合情報学部
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Graduate School of Medicine and Engineering, University of Yamanashi
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Faculty of Informatics, Kansai University
• 著者名: 下川, 敏雄; 辻, 光宏
• 著者名(英): Tosio, Shimokawa; Mitsuhiro, Tsuji
• 論文抄録 / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録 / 内容記述: 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．
• 論文抄録(英) / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録(英) / 内容記述: One of the important themes in survival analysis is to explore prognoses factors that influence survival time. Recently, the tree-structured method has been applied to evaluate covariates; however, it is well known that this method has provides poor prediction model. This problem could be improved by modeling many trees in a linear combination, namely, ensemble learning. The ensemble learning method is actively studied in machine learning and statistics. In this presentation, we extended the rule ensumble method to analyze survival data, namely survival rule fit method (SRF method). SRF model is constructed by Cox proportional hazard model, and weight (regression) parameters for each rule (base learner) are estimated by lasso.
• 書誌レコードID / 収録物識別子タイプ: NCID
• 書誌レコードID / 収録物識別子: AA12055912
• 書誌情報: 研究報告 バイオ情報学（BIO）; 巻 2011-BIO-25, 号 8, p. 1-8, 発行日 2011-06-16
• Notice: SIG Technical Reports are nonrefereed and hence may later appear in any journals, conferences, symposia, etc.
• 出版者 / 言語: ja
• 出版者: 情報処理学会