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再帰的分割は、多変量解析のための統計的手法です。[1]再帰的分割は、いくつかの二分独立変数に基づいて集団をサブ集団に分割することにより、集団のメンバーを正しく分類しようとする決定木を作成します。このプロセスは、特定の停止基準に達して分割プロセスが終了するまで、各サブ集団が不定回数分割される可能性があるため、再帰的 と呼ばれます。
再帰的分割法は 1980 年代から開発されてきました。再帰的分割法のよく知られた方法には、ロス・クインランのID3 アルゴリズムとその後継であるC4.5およびC5.0、分類および回帰ツリー(CART) などがあります。ランダム フォレストなどのアンサンブル学習法は、さまざまなアルゴリズムを採用し、その出力を何らかの方法で組み合わせることで、これらの方法に対する一般的な批判 (データの過剰適合に対する脆弱性 ) を克服するのに役立ちます。
この記事では、医療診断テストの再帰パーティショニングに焦点を当てていますが、この手法ははるかに幅広い用途に使用できます。「決定木」を参照してください。
医療提供者が患者の病気の確率を計算するために使用できる式を作成する回帰分析と比較して、再帰パーティションは、「患者に所見 x、y、または z がある場合、病気 q である可能性が高い」などのルールを作成します。
バリエーションとしては「Cox線形再帰分割」がある。[2]
利点と欠点
他の多変数方法と比較すると、再帰分割には利点と欠点があります。
- 利点は次のとおりです。
- デメリットは次のとおりです。
- 連続変数にはうまく機能しない[5]
- データが過剰適合する可能性があります。
例
診断検査の研究において再帰分割法を使用した例がある。[6] [7] [8] [9] [10] [11]ゴールドマンは、緊急治療室で胸痛を訴える患者の心筋梗塞の診断における感度を優先するために再帰分割法を使用した。[11]
参照
参考文献
- ^ Breiman, Leo (1984).分類と回帰ツリー。ボカラトン: Chapman & Hall/ CRC。ISBN 978-0-412-04841-8。
- ^ ab Cook EF、Goldman L (1984)。「多変量解析技術の実証的比較：再帰分割解析の利点と欠点」。Journal of Chronic Diseases。37 ( 9–10): 721–31。doi : 10.1016 /0021-9681(84)90041-9。PMID 6501544 。
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