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.
I REF ] används en multilinjär logistisk regressionsmodell för förutsägelse av sjukdom.
Clinical risk prediction with multilinear sparse logistic regression
{'venue': "KDD '14", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}