Vid biospektroskopi, lämpligt kommenterade och statistiskt oberoende prover (t. ex. patienter, partier, etc.) för klassificeringsutbildning och testning är knappa och kostsamma. Lärande kurvor visar modellens prestanda som funktion av träningsprovets storlek och kan hjälpa till att bestämma den urvalsstorlek som krävs för att träna bra klassificeringar. Att bygga en bra modell är dock faktiskt inte tillräckligt: prestandan måste också bevisas. Vi diskuterar inlärningskurvor för typiska små provstorlekssituationer med 5 -25 oberoende prover per klass. Även om klassificeringsmodellerna uppnår godtagbar prestanda kan inlärningskurvan helt döljas av den slumpmässiga testosäkerheten på grund av den lika begränsade provstorleken. Till följd av detta bestämmer vi provstorlekar som krävs för att uppnå rimlig precision i valideringen och finner att 75-100 prov vanligtvis kommer att behövas för att testa en bra men inte perfekt klassificering. En sådan datauppsättning kommer då att möjliggöra en förfinad urvalsstorleksplanering på grundval av de uppnådda resultaten. Vi demonstrerar också hur man beräknar nödvändiga provstorlekar för att visa att en klassiator är överlägsen en annan: detta kräver ofta hundratals statistiskt oberoende prov eller är till och med teoretiskt omöjligt. Vi visar våra resultat med en uppsättning data ca. 2550 Ramanspektra av enskilda celler (fem klasser: erytrocyter, leukocyter och tre tumörcellinjer BT-20, MCF-7 och OCI-AML3) samt en omfattande simulering som möjliggör exakt bestämning av modellernas faktiska prestanda.
Författare i REF försökte beräkna de provstorlekar som krävs för att testa en bra klassificering och visa hur en klassificeringsgivare överträffar en annan.
Sample Size Planning for Classification Models
{'venue': 'Analytica Chimica Acta, 760 (2013) 25 - 33', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Chemistry', 'Mathematics', 'Medicine']}