Vi strävar efter att ta fram prediktiva modeller som inte bara är korrekta, utan också kan tolkas av mänskliga experter. Våra modeller är beslutslistor, som består av en serie av om. ..och sen. .. uttalanden (t.ex., om högt blodtryck, sedan stroke) som diskretize en högdimensionell, multivariat funktion utrymme i en serie av enkla, lätt att tolka beslut uttalanden. Vi inför en generativ modell kallad Bayesian Rule Lists som ger en senare fördelning över möjliga beslutslistor. Det använder en ny tidigare struktur för att uppmuntra sparsamhet. Våra experiment visar att Bayesian Rule Lists har prediktiv noggrannhet i nivå med de nuvarande toppalgoritmer för förutsägelse i maskininlärning. Vår metod är motiverad av den senaste utvecklingen inom personlig medicin, och kan användas för att producera mycket exakta och tolkningsbara medicinska poängsystem. Vi visar detta genom att producera ett alternativ till CHADS2-poängen, som aktivt används i klinisk praxis för att uppskatta risken för stroke hos patienter med förmaksflimmer. Vår modell är lika tolkningsbar som CHADS2, men mer exakt.
Bayesian Rule Lists (BRL) användes för att utveckla en tolkningsbar modell för att förutsäga risken för stroke inom ett år för patienter som diagnostiserats med förmaksflimmer REF.
Interpretable classifiers using rules and Bayesian analysis: Building a better stroke prediction model
{'venue': 'Annals of Applied Statistics 2015, Vol. 9, No. 3, 1350-1371', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}