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20240728训练营-多分类在Onekey中如何实现,Micro-Macro AUC,混淆矩阵
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在处理关于膝关节骨关节炎自动分级的研究时,结合前后位和侧位图像的放射组学模型,可以采用多种图表来展示多分类问题的结果。这些图表包括: ROC曲线(Receiver Operating Characteristic curve) 混淆矩阵(Confusion matrix) Micro AUC(Area Under the Curve) 结论方面,多分类问题的论文相较于二分类问题的论文,通常包含较少的图形和表格。因此,它们可能显得不那么“炫目”。然而,如果确实需要通过图形和表格传达大量信息,将多分类问题转化为二分类问题可能导致信息过载,使得内容难以驾驭。 建议在非必要情况下尽量避免进行多分类分析,除非确实无法避免。例如,在必须考虑如Her2状态或分子分型等特定情况下,才进行多分类分析。 对于传统组学研究,可以考虑单中心或多中心的多分类临床研究,并与拆分后的二分类研究进行对比。在配置研究中,需要注意以下几个关键点: radio_dir: 存放影像数据的目录。 extractor_settings: 特征提取的配置文件,修改任务文件配置时需删除缓存。 mask_id: 指定要提取特征的区域,默认为1。 mrmr_sel_feature_num: mRMR特征筛选的数量,注意特征不多时会取最小值。 use_smote: 是否使用SMOTE采样方法来解决样本均衡问题。 label_file: 结局文件,建议从0开始编号,如果有物理含义,则按顺序编号。 如果是单中心数据,运行Step0生成“伪多中心数据”。 如果是多中心数据,记得提前加入group信息。 clinic_file: 临床特征文件,表头尽量只用英文,数字不要出现在第一位置,并做好映射,如女->0,男->1。 label_mapping: 类别到明文的映射。 ml_models: 选择几个表现良好的机器学习算法。 compare_models: 指定要汇总比较的模型,可以任意扩展。 task_type: 对比的模型类型。 sel_model: 选择哪个模型进行汇总,尽量保持一致。 如果有其他想法,比如各种融合技术,可以复制临床组件并指定参数。task_type可以自定义,data_file指定数据路径,通常只需复制粘贴即可。如果需要对比多分类中的One vs Others情况,可以通过task_spec指定数值来实现One【task_spec】 vs Others的比较。
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