Logistisk regression är en grundläggande prediktiv modellering teknik som har använts i stor utsträckning i hälsa och biomedicinska problem. Nyligen har en hel del forskning fokuserat på att upprätthålla sparsamhet på den lärda modellen för att öka dess effektivitet och tolkningsbarhet, vilket resulterar i gles logistisk regressionsmodell. Oavsett den ursprungliga eller glesa logistiska regressionen, kräver de dock att ingångarna ska vara i vektorform. Detta begränsar tillämpligheten av logistisk regression i problemen när data inte kan representeras naturligt vektorer (t.ex. funktionell magnetisk resonanstomografi och elektroencefalografisignaler). För att hantera fallen när datan är i form av flerdimensionella matriser föreslår vi MulSLR: Multilinjär Sparse Logistik Regression. MulSLR kan ses som en hög ordning förlängning av gles logistisk regression. Istället för att lösa en klassificering vektor som i konventionell logistisk regression, löser vi för K klassificering vektorer i MulSLR (K är antalet lägen i data). Vi föreslår en proximal nedstigningsstrategi för att lösa problemet och bevisa dess konvergens. Konvergensen för den föreslagna algoritmen analyseras också. Slutligen validerar vi effektiviteten och effektiviteten av Mul-SLR för att förutsäga debutrisken för patienter med Alzheimers sjukdom och hjärtsvikt.
Till exempel, för att bearbeta glesa och icke-vektor indata, Wang et al. REF föreslog en utökning av den glesa logistiska regressionsmodellen MulSLR (för multilinjär Sparse Logistik Regression) för att förutsäga den kliniska risken.
Clinical risk prediction with multilinear sparse logistic regression
{'venue': "KDD '14", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}