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修正两阶段病例对照研究中样本选择偏差的分类器. (英语) Zbl 1398.92012
摘要:流行病学研究通常使用分层数据,其中罕见的结果或暴露被人为地丰富.这种设计可以提高关联测试的精度,但在对非层叠数据应用分类器时会扭曲预测.有几种方法可以纠正这种所谓的样本选择偏差,但是它们的性能仍然不清楚,特别是对于机器学习分类器.我们以两阶段病例对照研究为重点,旨在评估在何种设置下进行哪些校正,并获得适合机器学习技术,特别是随机森林的方法.我们提出了两种新的基于重采样的方法来模拟原始数据和协方差结构:随机逆概率过采样和参数反概率bagging.我们比较了随机森林和其他分类器的所有技术,包括理论上的,模拟的和真实的数据上的.实证结果表明,随机森林仅从我们提出的参数反概率装袋中获利.对于其他分类器,校正是最有利的,并且方法的性能是一致的.我们讨论了不恰当的分布假设的后果以及随机森林和其他分类器之间不同行为的原因.综上所述,我们为在有偏样本上训练分类器时选择校正方法提供了指导.对于随机森林,如果大致满足分布假设,我们的方法优于最先进的程序.我们在R包sambia中提供了我们的实现.
[12] Zadrozny,B.,样本选择偏差下的分类器学习与评价,第21届机器学习国际会议论文集(ICML'04)
;戴维森,I.,"样本选择偏差及其通过模型平均和未标记实例的有效校正",第七届暹罗国际数据挖掘会议论文集(2007年暹罗)
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