멀티팩터 차원 축소

Multifactor dimensionality reduction

멀티팩터 차원 축소(MDR)는 종속 변수 또는 [2][3][4][5][6][7][8]클래스 변수에 영향을 미치기 위해 상호작용하는 속성 또는 독립 변수의 조합을 검출하고 특성화하기 위한 통계적 접근법입니다.[1]MDR은 이진 결과에 영향을 미치는 이산 변수 간의 비가법적 상호작용을 식별하도록 특별히 설계되었으며 로지스틱 회귀 분석과 같은 전통적인 통계 방법에 대한 비모수적이고 모델이 없는 대안으로 간주됩니다.

MDR 방식의 기본은 2개 이상의 변수 또는 Atribut을 1개의 [9]Atribut으로 변환하는 건설적인 유도 알고리즘 또는 기능 엔지니어링 알고리즘입니다.새 속성을 구성하는 이 프로세스는 데이터의 표현 공간을 변경합니다.[10]최종 목표는 데이터의 원래 표현보다 클래스 변수의 예측이 개선되도록 속성 간의 비선형 또는 비가산적 상호작용을 쉽게 검출할 수 있는 표현을 만들거나 발견하는 것이다.

예시

배타적 OR(XOR) 기능을 사용하는 다음과 같은 간단한 예를 생각해 보십시오.XOR은 선형으로 분리할 수 없는 함수의 예로서 데이터 마이닝 및 기계 학습에서 일반적으로 사용되는 논리 연산자입니다.아래 표는 속성(X1 및 X2)과 클래스 변수(Y) 간의 관계가 XOR 함수에 의해 Y = X1 XOR X2로 정의되는 단순한 데이터 집합을 나타냅니다.

표 1.

X1 X2 Y
0 0 0
0 1 1
1 0 1
1 1 0

기계학습 알고리즘은 X1과 X2에 관한 정보를 사용하여 Y를 정확하게 예측하기 위해 XOR 함수를 검출하거나 근사해야 합니다.대안 전략은 먼저 예측 모델링을 용이하게 하기 위해 건설적 유도를 사용하여 데이터의 표현을 변경하는 것입니다.MDR 알고리즘은 데이터(X1 및 X2)의 표현을 다음과 같이 변경합니다.MDR은 2개의 Atribute를 선택하는 것으로 시작합니다.이 간단한 예에서는 X1과 X2가 선택됩니다.X1 및 X2의 각 값의 조합을 조사하고 Y=1 및/또는 Y=0의 횟수를 카운트한다.이 간단한 예에서는 X1=0과 X2=0의 조합에 대해 Y=1이 0번 발생하고 Y=0이 1번 발생합니다.MDR에서는 이들 카운트의 비율이 계산되어 고정 임계값과 비교됩니다.여기서 카운트 비율은 0/1로 고정 임계값 1보다 작습니다.0/1 < 1 이므로, 새로운 어트리뷰트(Z)를 0 으로 부호화합니다.비율이 1보다 크면 Z를 1로 인코딩합니다.이 프로세스는 X1과 X2의 모든 값의 고유한 조합에 대해 반복됩니다.표 2는 데이터의 새로운 변혁을 나타내고 있습니다.

표 2

Z Y
0 0
1 1
1 1
0 0

머신러닝 알고리즘은 이제 적절한 예측 함수를 찾기 위해 할 일이 훨씬 적어졌습니다.실제로 이 매우 간단한 예제에서 Y = Z 함수의 분류 정확도는 1입니다.MDR과 같은 건설적인 유도 방법의 좋은 특징은 데이터의 새로운 표현을 분석하기 위해 모든 데이터 마이닝 또는 기계 학습 방법을 사용할 수 있다는 것입니다.의사결정 트리, 신경 네트워크 또는 순진한 베이즈 분류기는 균형 잡힌 정확도[11][12] 및 상호 정보와 [13]같은 모델 품질의 측정과 함께 사용될 수 있다.

MDR을 사용한 머신 러닝

위의 그림과 같이 MDR의 기본 구성 유도 알고리즘은 매우 단순합니다.그러나 실제 데이터에서 마이닝 패턴을 구현하려면 계산이 복잡할 수 있습니다.모든 기계 학습 알고리즘과 마찬가지로 과적합에 대한 우려가 항상 있습니다.즉, 기계 학습 알고리즘은 완전히 랜덤한 데이터에서 패턴을 찾는 데 능숙합니다.보고된 패턴이 중요한 신호인지 단순한 우연인지 판단하는 것은 어려운 경우가 많습니다.한 가지 접근방식은 교차 [14][15][16][17]검증과 같은 방법을 사용하여 독립 데이터 세트에 대한 모델의 일반화 가능성을 추정하는 것이다.랜덤 데이터를 설명하는 모형은 일반적으로 일반화되지 않습니다.또 다른 접근법은 데이터의 랜덤 순열을 많이 생성하여 오버핏 기회가 주어졌을 때 데이터 마이닝 알고리즘이 무엇을 발견하는지 확인하는 것입니다.치환 검정을 사용하면 결과에 [18][19][20][21]대한 경험적 p-값을 생성할 수 있습니다.독립된 데이터의 복제는 MDR 모델에 대한 증거를 제공할 수도 있지만 데이터 [22][23]세트의 차이에 민감할 수 있습니다.이러한 접근방식은 모두 MDR 모델의 선택과 평가에 도움이 되는 것으로 나타났습니다.기계 학습 연습에서 중요한 단계는 해석입니다.MDR에는 엔트로피[9][24] 분석 및 경로 [25][26]분석을 포함한 몇 가지 접근방식이 사용되었습니다.유전자-유전자 상호작용을 모델링하기 위해 MDR을 사용하기 위한 팁과 접근법이 [7][27]검토되었다.

MDR의 확장

MDR에는 수많은 확장기능이 도입되어 있습니다.여기에는 패밀리 기반 방법,[28][29][30] 퍼지 방법,[31] 공변량 조정,[32] 승산비,[33] 위험 점수,[34] 생존 방법,[35][36] 강력한 방법,[37] 정량적 [38][39]특성에 대한 방법 등이 포함된다.

MDR의 응용 프로그램

MDR 대부분 심방 fibrillation,[40][41]autism,[42]방광 cancer,[43][44][45]유방 cancer,[46]심혈관 disease,[14]hypertension,[47][48][49]obesity,[50][51]췌장 cancer,[52]전립선 cancer[53][54][55]과 tubercu 같은 일반적인 인간 질병의 유전 연구에서gene-gene 상호 작용이나 상위 검출에 적용되어 왔다.losis.[56]약리학적 [57][58][59]결과의 유전자 분석과 같은 다른 생물의학적 문제에도 적용되어 왔다.가장 중요한 과제는 MDR을 GWAS([60]Genome Wide Association Studies)와 같은 빅데이터로 확장하는 것입니다.몇 가지 접근법이 사용되었습니다.1가지 접근방식은 MDR 분석 [61]전에 기능을 필터링하는 것입니다.이는 [62]BioFilter와 같은 도구를 통해 생물학적 지식을 사용하여 수행할 수 있습니다.ReliefF와 [63]같은 계산 도구를 사용하여 수행할 수도 있습니다.또 다른 접근법은 유전자 프로그래밍과 같은 확률적 검색 알고리즘을 사용하여 특징 [64]조합의 검색 공간을 탐색하는 것이다.또 다른 접근방식은 고성능 [65][66][67]컴퓨팅을 사용한 무차별 검색입니다.

실장

「 」를 참조해 주세요.

레퍼런스

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추가 정보

  • Michalski, R.S., "지식 안내 컴퓨터 인덕션으로서의 패턴 인식", 컴퓨터 사이언스 리포트 학과 No. 927, 일리노이 대학교, Urbana, 1978년 6월