Quais são os métodos mais eficazes para selecionar características de biomarcadores?

1 Métodos de filtro

Os métodos de filtro são baseados em critérios estatísticos ou teóricos da informação que medem a relevância ou redundância de cada característica. Eles não dependem da escolha de um classificador ou modelo específico, e geralmente são rápidos e escaláveis. No entanto, eles podem ignorar as interações entre as características ou o efeito da complexidade do modelo. Alguns exemplos de métodos de filtro são análise de correlação, informação mútua, teste do qui-quadrado e limiar de variância.

2 Métodos de wrapper

Os métodos Wrapper são baseados no desempenho de um classificador ou modelo específico que usa um subconjunto de recursos. Eles procuram o subconjunto ideal que maximiza a precisão ou minimiza o erro do modelo. Eles podem capturar as interações entre os recursos e o efeito da complexidade do modelo, mas também podem sobreajustar os dados ou ser computacionalmente caros. Alguns exemplos de métodos wrapper são seleção para frente, eliminação para trás, eliminação de recursos recursivos e algoritmos genéticos.

3 Métodos incorporados

Os métodos embarcados baseiam-se na incorporação da seleção de recursos no processo de aprendizagem de um classificador ou modelo específico. Eles usam termos de regularização ou penalidade para reduzir ou eliminar recursos irrelevantes ou redundantes. Eles podem equilibrar o trade-off entre relevância e redundância, e geralmente são mais eficientes do que os métodos wrapper. No entanto, também podem depender da escolha do parâmetro de regularização ou da função penal. Alguns exemplos de métodos incorporados são laço, sulco, rede elástica e árvores de decisão.

4 Métodos híbridos

Os métodos híbridos são baseados na combinação de filtro e wrapper ou métodos incorporados. Eles visam explorar as vantagens de ambas as abordagens e superar suas limitações. Eles podem melhorar a robustez e a estabilidade da seleção de recursos e podem lidar com dados heterogêneos e de alta dimensão. No entanto, eles também podem aumentar a complexidade e a diversidade da seleção de recursos, e podem exigir mais parâmetros ou suposições. Alguns exemplos de métodos híbridos são reliefF, mRMR, Boruta e seleção de estabilidade.

5 Métodos de avaliação

Os métodos de avaliação baseiam-se na avaliação da qualidade e validade das características selecionadas. Eles usam critérios internos ou externos para medir a consistência, estabilidade, reprodutibilidade ou generalizabilidade dos resultados da seleção de recursos. Eles podem ajudar a comparar diferentes métodos ou modelos, e podem fornecer feedback para melhoria ou refinamento. No entanto, também podem depender da escolha da métrica de avaliação ou da estratégia de validação. Alguns exemplos de métodos de avaliação são validação cruzada, bootstrapping, teste de permutação e análise ROC.

7 Veja o que mais considerar

Este é um espaço para compartilhar exemplos, histórias ou insights que não se encaixam em nenhuma das seções anteriores. O que mais gostaria de acrescentar?