INFLUENCE OF THE TRAINING SET ON THE PREDICTION STABILITY IN ESTIMATION OF ACUTE PANCREATITIS SEVERITY

Тип публикации: доклад, тезисы доклада, статья из сборника материалов конференций

Конференция: Computer Data Analysis and Modeling: Stochastics and Data Science; Minsk; Minsk

Год издания: 2019

Ключевые слова: Data Science, small sample, prediction, acute pancreatitis severity

Аннотация: The small sample size problem is often encountered in data analysis, especially for medical applications. It leads to unstable predictions when including or excluding several observations could change prediction significantly. Prediction stability visualization and measure were proposed and applied to estimation of acute pancreatitis severity. A simulation experiments were carried out to study the stability of ridge-regression, SAM. random forest trained with various subsets

Ссылки на полный текст

Издание

Журнал: Computer Data Analysis and Modeling: Stochastics and Data Science

Номера страниц: 232-236

Издатель: Белорусский государственный университет

Авторы

  • Mangalova E. (Siberian Federal University)
  • Chubarova O. (Siberian Federal University)
  • Melekh D. (Siberian Federal University)

Вхождение в базы данных

Информация о публикациях загружается с сайта службы поддержки публикационной активности СФУ. Сообщите, если заметили неточности.

Вы можете отметить интересные фрагменты текста, которые будут доступны по уникальной ссылке в адресной строке браузера.