| 講演名 | 2011/6/16 生存時間研究におけるルールアンサンブル法の開発(合同企画セッション:バイオデータマイニング,機械学習によるバイオデータマインニング,一般) 下川 敏雄, 辻 光宏, |
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| 抄録(和) | 生存時間解析において,予後(生存期間)の予測,および予後因子の探索は,重要な要件の一つである.とくに,抗がん剤研究では,レスポンダー探索が必須である.このような状況において,樹木構造接近法が広範に普及しつつある.ただし,樹木構造接近法の予測確度が低いことは,広く知られており,適切な結果を導かない惧れがある.本報告では,ルール・アンサンブル法を生存時間解析に拡張することで,予測確度の高いモデルの構築を試みる.また,ルール・アンサンブル法では,lasso法による縮小回帰モデルのパラメータを用いることで,基本学習器(ルール)の重要度を評価できる.このことは,予後因子の順位付けに繋がるだけでなく,レスポンダー探索のための道標を提示することができる. |
| 抄録(英) | One of the important themes in survival analysis is to explore prognoses factors that influence survival time. Recently, the tree-structured method has been applied to evaluate covariates; however, it is well known that this method has provides poor prediction model. This problem could be improved by modeling many trees in a linear combination, namely, ensemble learning. The ensemble learning method is actively studied in machine learning and statistics. In this presentation, we extended the rule ensumble method to analyze survival data, namely survival rule fit method (SRF method). SRF model is constructed by Cox proportional hazard model, and weight (regression) parameters for each rule (base learner) are estimated by lasso. |
| キーワード(和) | |
| キーワード(英) | |
| 資料番号 | Vol.2011-BIO-25 No.8 |
| 発行日 |
| 研究会情報 | |
| 研究会 | NC |
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| 開催期間 | 2011/6/16(から1日開催) |
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| 委員長氏名（和） | |
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| 幹事氏名（和） | |
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| 幹事補佐氏名（和） | |
| 幹事補佐氏名（英） | |
| 講演論文情報詳細 | |
| 申込み研究会 | Neurocomputing (NC) |
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| 本文の言語 | JPN |
| タイトル（和） | 生存時間研究におけるルールアンサンブル法の開発(合同企画セッション:バイオデータマイニング,機械学習によるバイオデータマインニング,一般) |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Development of rule emsumble method for survival data |
| サブタイトル（和） | |
| キーワード(1)（和/英） | |
| 第 1 著者 氏名（和/英） | 下川 敏雄 / TOSIO SHIMOKAWA |
| 第 1 著者 所属（和/英） | 山梨大学大学院医学工学総合研究部 Graduate School of Medicine and Engineering, University of Yamanashi |
| 第 2 著者 氏名（和/英） | 辻 光宏 / MITSUHIRO TSUJI |
| 第 2 著者 所属（和/英） | 関西大学総合情報学部 Faculty of Informatics, Kansai University |
| 発表年月日 | 2011/6/16 |
| 資料番号 | Vol.2011-BIO-25 No.8 |
| 巻番号（vol） | vol.111 |
| 号番号（no） | 96 |
| ページ範囲 | pp.- |
| ページ数 | 8 |
| 発行日 | |