Syfte: Klassificering är en viktig och allmänt använd maskininlärningsteknik inom bioinformatik. Forskare och andra slutanvändare av programvara för maskininlärning föredrar ofta att arbeta med begripliga modeller där det är möjligt att ta fram kunskap och förklara resonemang bakom klassificeringsmodellen. Metoder: Detta papper presenterar en förlängning till en befintlig maskininlärning miljö och en studie om visuell inställning av beslut träd klassificerare. Motiveringen till denna forskning kommer från behovet av att bygga effektiva och lättförståeliga beslutsträdsmodeller med så kallad enknapps datautvinningsmetod där ingen parameterinställning behövs. För att undvika partiskhet i klassificeringen används ingen klassificeringsmått vid inställning av modellen som uteslutande begränsas av dimensionerna på det producerade beslutsträdet. Den föreslagna visuella tuning av beslutsträd utvärderades på 40 dataset som innehöll klassiska maskininlärningsproblem och 31 dataset från bioinformatikområdet. Även om vi inte förväntade oss några betydande skillnader i klassificeringsprestanda, visar resultaten en betydande ökning av noggrannheten i mindre komplexa visuellt avstämda beslutsträd. I motsats till klassiska maskininlärning benchmarking dataset, observerar vi högre noggrannhetsvinster i bioinformatik dataset. Dessutom genomfördes en användarstudie för att bekräfta antagandet att trädinställningstiderna är betydligt lägre för den föreslagna metoden jämfört med manuell inställning av beslutsträdet. De empiriska resultaten visar att genom att bygga enkla modeller som begränsas av fördefinierade visuella gränser uppnår man inte bara god begriplighet, utan också mycket god klassificeringsprestanda som inte skiljer sig från oftast mer komplexa modeller som byggts med hjälp av standardinställningar för den klassiska beslutsträdsalgoritmen. Dessutom visar vår studie lämpligheten av visuellt inställda beslutsträd för dataset med binära klassattribut och ett stort antal eventuellt överflödiga attribut som är mycket vanliga inom bioinformatik.
I ett nyligen utfört arbete drivs beskärningsalgoritmen av dimensionerna i beslutsträdet REF.
Comprehensive Decision Tree Models in Bioinformatics
{'venue': 'PLoS ONE', 'journal': 'PLoS ONE', 'mag_field_of_study': ['Biology', 'Medicine']}