Motivering: Univariata statistiska tester används ofta för biomarkörer upptäckt i bioinformatik. Dessa förfaranden är enkla, snabba och deras produktion är lätt att tolka av biologer, men de kan bara identifiera variabler som ger en betydande mängd information isolerat från de andra variablerna. Eftersom biologiska processer förväntas innebära komplexa interaktioner mellan variabler, univariata metoder därmed potentiellt missa några informativa biomarkörer. Variabel relevans poäng som tillhandahålls av maskininlärning tekniker, dock, är potentiellt kunna belysa multivariat interagerande effekter, men till skillnad från p-värden returneras av univariat tester, dessa relevans poäng är vanligtvis inte statistiskt tolkas. Denna brist på tolkningsbarhet hindrar fastställandet av en relevanströskel för att extrahera en funktionsdelmängd från rangordningen och förhindrar också att dessa metoder används i stor utsträckning av praktiker. Resultat: Vi utvärderade flera, befintliga och nya, förfaranden som extraherar relevanta funktioner från ranking som härrör från maskininlärning metoder. Dessa förfaranden ersätter relevanspoängen med åtgärder som kan tolkas på ett statistiskt sätt, t.ex. p-värden, falska upptäckter eller felfrekvenser inom familjen, för vilka det är lättare att fastställa en signifikansnivå. Experiment utfördes på flera konstgjorda problem såväl som på verkliga microarray dataset. Även om metoderna skiljer sig åt i fråga om datortid och avvägning, de uppnår i form av falska positiva och falska negativa, några av dem i hög grad hjälpa till med utvinning av verkligt relevanta biomarkörer och bör därför vara av stort praktiskt intresse för biologer och läkare. Som en sidoslutsats betonar våra experiment också tydligt att det ofta är kontraproduktivt att använda modellens prestanda som kriterium för val av egenskaper. Pythonkällkoderna för alla testade metoder, liksom de MATLAB-skript som används för datasimulering, finns i det kompletterande materialet.
I REF jämför författarna flera sätt att få ett statistiskt tolkat index från en funktionsrelevanspoäng.
Statistical interpretation of machine learning-based feature importance scores for biomarker discovery
{'venue': 'Bioinformatics', 'journal': 'Bioinformatics', 'mag_field_of_study': ['Medicine', 'Computer Science']}