Syfte: Läkare klassificerar patienter till patienter med eller utan en specifik sjukdom. Dessutom finns det ofta intresse av att klassificera patienter efter sjukdomsetiologi eller subtyp. Klassificering av träd används ofta för att klassificera patienter efter förekomst eller frånvaro av en sjukdom. Klassificeringen av träd kan dock vara begränsad. I litteraturen om datautvinning och maskininlärning har alternativa klassificeringssystem utvecklats. Dessa inkluderar bootstrap aggregering (bagging), öka, slumpmässiga skogar, och stödja vektor maskiner. Studiedesign och inställning: Vi jämförde prestandan hos dessa klassificeringsmetoder med prestandan hos konventionella klassificeringsträd för att klassificera patienter med hjärtsvikt (HF) enligt följande subtyper: HF med bibehållen ejektionsfraktion (HFPEF) och HF med reducerad ejektionsfraktion. Vi jämförde också dessa metoders förmåga att förutsäga sannolikheten för förekomst av HFPEF med den konventionella logistiska regression. Resultat: Vi fann att moderna, flexibla trädbaserade metoder från datagruvelitteraturen erbjuder betydande förbättringar i förutsägelse och klassificering av HF-subtypen jämfört med konventionella klassificerings- och regressionsträd. Den konventionella logistiska regressionen hade dock en överlägsen prestanda när det gällde att förutsäga sannolikheten för förekomst av HFPEF jämfört med de metoder som föreslogs i datamineringslitteraturen. Slutsats: Användningen av trädbaserade metoder ger överlägsen prestanda jämfört med konventionella klassificerings- och regressionsträd för att förutsäga och klassificera HF-subtyper i ett populationsbaserat urval av patienter från Ontario, Kanada. Dessa metoder erbjuder dock inga betydande förbättringar jämfört med logistisk regression för att förutsäga förekomsten av HFPEF. Ó Ordförande
Författarna till REF undersökte prestandan hos de alternativa klassificeringsmetoderna, såsom aggregation av bootstrap, öka, slumpmässiga skogar och stödja vektormaskiner med konventionella klassificeringsträd för att klassificera patienter med hjärtsvikt.
Using methods from the data-mining and machine-learning literature for disease classification and prediction: a case study examining classification of heart failure subtypes
{'venue': 'Journal of clinical epidemiology', 'journal': 'Journal of clinical epidemiology', 'mag_field_of_study': ['Medicine']}