....................................... Vi har tidigare utvecklat en uppsättning maskininlärning basmodeller för att förutsäga sannolikheten för dessa biverkningar, med ett mål att bättre informera kliniken innan ett beslut om transfusion. Här beskriver vi det senaste arbetet med ensembleinlärning för att förutsäga TACO/TRALI. I synnerhet beskriver vi att kombinera basmodeller via majoritetsröstning, stapling av modelluppsättningar med varierande mångfald, samt en omsampling/boosting kombinationsalgoritm som kallas RUSBoost. Vi finner att även om prestandan hos många modeller är mycket bra, ger ensemblemodellerna inte signifikant bättre prestanda när det gäller AUC.
I REF, Författarna presenterade integrera basmodeller via stapling av modell,majoritet röstningsset med varierande mångfald, samt en re provtagning/boosting integrationsteknik som kallas RUSBoost för att förutsäga sjukdomar som uppstår vid blodtransfusion.
Ensemble learning approaches to predicting complications of blood transfusion
{'venue': '2015 37th Annual International Conference of the IEEE Engineering in Medicine and Biology Society (EMBC)', 'journal': '2015 37th Annual International Conference of the IEEE Engineering in Medicine and Biology Society (EMBC)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}