Der technologische Fortschritt ermöglicht es heute, die moleculare
Konfiguration einzelner Zellen oder ganzer Gewebeproben zu
untersuchen. Solche in großen Mengen produzierten
hochdimensionalen Omics-Daten aus der Molekularbiologie lassen sich
zu immer niedrigeren Kosten erzeugen und werden so immer
häufiger auch in klinischen Fragestellungen eingesetzt.
Personalisierte Diagnose oder auch die Vorhersage eines
Behandlungserfolges auf der Basis solcher Hochdurchsatzdaten stellen
eine moderne Anwendung von Techniken aus dem maschinellen Lernen dar.
In der Praxis werden klinische Parameter, wie etwa der
Gesundheitszustand oder die Nebenwirkungen einer Therapie, häufig auf
einer ordinalen Skala erhoben (beispielsweise gut, normal,
schlecht).
Es ist verbreitet, Klassifikationsproblme mit ordinal skaliertem
Endpunkt wie generelle Mehrklassenproblme zu behandeln und somit die
Information, die in der Ordnung zwischen den Klassen enthalten ist, zu
ignorieren. Allerdings kann das Vernachlässigen dieser Information zu
einer verminderten Klassifikationsgüte führen oder sogar eine
ungünstige ungeordnete Klassifikation erzeugen.
Klassische Ansätze, einen ordinal skalierten Endpunkt direkt zu
modellieren, wie beispielsweise mit einem kumulativen Linkmodell,
lassen sich typischerweise nicht auf hochdimensionale Daten anwenden.
Wir präsentieren in dieser Arbeit hierarchical twoing (hi2) als
einen Algorithmus für die Klassifikation hochdimensionler Daten in
ordinal Skalierte Kategorien. hi2 nutzt die Mächtigkeit der
sehr gut verstandenen binären Klassifikation, um auch in ordinale
Kategorien zu klassifizieren. Eine Opensource-Implementierung von
hi2 ist online verfügbar.
In einer Vergleichsstudie zur Klassifikation von echten wie von
simulierten Daten mit ordinalem Endpunkt produzieren etablierte
Methoden, die speziell für geordnete Kategorien entworfen wurden,
nicht generell bessere Ergebnisse als state-of-the-art
nicht-ordinale Klassifikatoren. Die Fähigkeit eines Algorithmus, mit
hochdimensionalen Daten umzugehen, dominiert die
Klassifikationsleisting. Wir zeigen, dass unser Algorithmus hi2
konsistent gute Ergebnisse erzielt und in vielen Fällen besser
abschneidet als die anderen Methoden.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:uni-goettingen.de/oai:ediss.uni-goettingen.de:11858/00-1735-0000-0022-5FA4-6 |
| Date | 25 March 2015 |
| Creators | Leha, Andreas |
| Contributors | Beißbarth, Tim Prof. Dr. |
| Source Sets | Georg-August-Universität Göttingen |
| Language | English |
| Detected Language | German |
| Type | doctoralThesis |
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