臨床機械学習における多元ソース交差検証の経験的調査

Conceptos Básicos

K-fold CVは新しいソースへの汎化能力を過大評価し、LSO CVがより信頼性のあるパフォーマンス推定を提供することが示されました。

Resumen

• 伝統的な患者データからのECG分類モデルトレーニングと評価方法に対する問題意識。
• K-fold CVとLSO CVの比較実験による結果。
• データソース間でのモデル汎化能力の理解と信頼性評価。
• ディープラーニングモデルの拡張可能性や他のアーキテクチャへの考慮。
• 医療応用向け機械学習モデル展開における重要性と注意点。

Estadísticas

多元ソースから103,438件のECGレコーディングを使用した実験。
LSO CVは平均エラーがほぼゼロであり、4-fold CVは明確な楽観的バイアスを示す。

Citas

"K-fold CVは新しいソースへの汎化能力を過大評価しています。"
"LSO CVは信頼性が高く、4-fold CVよりも優れたパフォーマンス推定を提供します。"

Ideas clave extraídas de

Empirical investigation of multi-source cross-validation in clinical machine learning

by Tuija Leinon... a las arxiv.org 03-25-2024

https://arxiv.org/pdf/2403.15012.pdf

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