Форум врачей-аспирантов

Здравствуйте, гость ( Вход | Регистрация )

> Помогите описать вклад факторов в исход
annica12
сообщение 5.02.2014 - 21:10
Сообщение #1





Группа: Пользователи
Сообщений: 5
Регистрация: 5.02.2014
Пользователь №: 25976



Здравствуйте, коллеги. Очень прошу вашей профессиональной помощи. имеются 3 фактора, значимо различающиеся между группами с исходом 1 и 0. Построена нейронная сеть, дискриминантная модель, которые на основании этих факторов предсказывают исход с точностью 87-94%. Задача в формировании наглядного практического руководства к действию, если это возможно. Связать вместе эти три кофактора - напрямую друг от друга не зависят, разложить их, по осям например, и определить зоны риска, цветом (как плоскости или тернарные графики), чтобы отложив по осям имеющиеся значения каждого из факторов точка соединения показывала бы вероятность развития исходов 1 и 0 и было видно как изменить показатели, чтобы улучшить исход. Спасибо заранее.
Вернуться в начало страницы
 
+Ответить с цитированием данного сообщения
 
 
Открыть тему
Ответов
anserovtv
сообщение 9.03.2014 - 09:23
Сообщение #2





Группа: Пользователи
Сообщений: 219
Регистрация: 4.06.2013
Из: Тверь
Пользователь №: 24927



Как я понимаю. вашу задачу можно решить принципиально по-другому:
1) на основе нейронной сети , построенной вами. и , используя ее параметры (число слоев , функции активации , синаптические веса и др.)
написать собственную небольшую программу , которая будет установлена на компьютере врача и будет работать как калькулятор.
Точность прогнозирования при этом не ухудшится. Такие программы в меддиагностике , я знаю, уже существуют.
2) Скорее всего, точность прогнозирования можно еще улучшить, если применить нечеткие деревья классификации: деревья классификации + нечеткая логика.
Подход тот же самый: используя стандартную программу (есть расширение пакета MATLAB Fuzzy Logic Toolbox ) создать алгоритм, а затем ,
используя его параметры, создать собственную программу для врача.

Полагаю, что обе программы не будут очень сложными.
Даже карты Кохонена можно запрограммировать так, чтобы они работали в интерактивном режиме!!!
Тогда исследователь сможет визуально наблюдать за процессом классификации!
У опытного программиста есть заготовки для таких программ.
В вашем случае точность, полученная с применением нейронной сети, выше
потому что при этом подходе используется параллельная обработка информации,
а в деревьях классификации - последовательная.
Другие подходы (с принципиально другими проблемами):
1) создание модели скоринга и ее применение,
2) применение процедуры Что-если (если она есть в пакете ),
3) скрипт, макрос и др.

Сообщение отредактировал anserovtv - 9.03.2014 - 15:32
Вернуться в начало страницы
 
+Ответить с цитированием данного сообщения
 

Сообщений в этой теме


Добавить ответ в эту темуОткрыть тему