Motivering: Supervised maskininlärning används ofta i genomisk forskning för att konstruera en klassificering från de träningsdata som är generaliserade för att förutsäga oberoende testdata. När testdata inte finns tillgängliga används ofta korsvalidering för att uppskatta felfrekvensen. Många maskininlärningsmetoder finns tillgängliga, och det är välkänt att det inte finns någon universellt bästa metod i allmänhet. Det har varit en vanlig praxis att tillämpa många maskininlärningsmetoder och rapportera den metod som ger den minsta korsvalideringsfelfrekvensen. Teoretiskt sett leder ett sådant förfarande till en fördomsfull urvalsprocess. Följaktligen har många kliniska studier med måttliga provstorlekar (t.ex. n = 30–60) Riskrapportering av en falskt liten felfrekvens för korsvalidering som inte kunde valideras senare i oberoende kohorter. Resultat: I den här artikeln illustrerade vi den probabilistiska ramen för problemet och utforskade de statistiska och asymptotiska egenskaperna. Vi föreslog en ny biaskorrigeringsmetod baserad på inlärningskurva som passar invers kraftlag (IPL) och jämförde den med tre befintliga metoder: nästad korsvalidering, viktad genomsnittlig korrigering och Tibshirani-Tibshirani-procedur. Alla metoder jämfördes i simuleringsdataset, fem medelstora verkliga dataset och två stora bröstcancerdataset. Resultatet visade att IPL överträffar de andra metoderna i snedkorrigering med mindre varians, och det har en ytterligare fördel att extrapolera feluppskattningar för större provstorlekar, en praktisk funktion för att rekommendera om fler prover bör rekryteras för att förbättra klassificeringen och noggrannheten. Ett R-paket "MLbias" och alla källfiler är allmänt tillgängliga.
I REF föreslogs en omsamplingsbaserad metod för omvänd effekträtt (IPL) för partisk korrigering och jämförde dess prestanda med resultaten från TT, NCV och WMC/WMCS på både simulerade och verkliga datamängder.
Bias correction for selecting the minimal-error classifier from many machine learning models
{'venue': 'Bioinformatics', 'journal': 'Bioinformatics', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}