Det finns flera metoder för att bygga förutsägelsemodeller. Den rikedom av för närvarande tillgängliga modellering tekniker brukar tvinga forskaren att bedöma, a priori, vad som sannolikt kommer att vara den bästa metoden. Superinlärning (SL) är en metod som underlättar detta beslut genom att kombinera alla identifierade förutsägelsealgoritmer som är relevanta för ett visst förutsägelseproblem. SL genererar en slutlig modell som är minst lika bra som någon av de andra modeller som beaktas för att förutsäga resultatet. Det övergripande syftet med detta arbete är att introducera SL till analytiker och praktiker. Detta arbete jämför prestanda logistisk regression, bestraffad regression, slumpmässiga skogar, djupt lärande neurala nätverk, och SL för att förutsäga framgångsrik substans användning störningar (SUD) behandling. En rikstäckande databas med 99 013 SUD-behandlingspatienter användes. Alla algoritmer utvärderades med hjälp av arean under mottagarens karakteristiska kurva (AUC) i ett prov som inte ingick i det träningsprov som användes för att passa förutsägelsemodellerna. AUC för modellerna varierade mellan 0,793 och 0,820. SL var överlägsen alla utom en av algoritmerna jämfört. En förklaring av SL-stegen ges. SL är det första steget i riktat lärande, ett analytiskt ramverk som ger dubbel robust effektuppskattning och slutsatser med färre antaganden än de vanliga parametriska metoderna. Olika aspekter av SL beroende på sammanhanget, dess funktion inom den riktade inlärningsramen, och fördelarna med denna metod inom beroendeområdet diskuteras.
Författare i REF belyste användningen av maskininlärning och djupinlärning för att förutsäga droganvändning störning behandling framgång.
Use of a machine learning framework to predict substance use disorder treatment success
{'venue': 'PLoS ONE', 'journal': 'PLoS ONE', 'mag_field_of_study': ['Medicine']}