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Universitätsbibliothek Heidelberg
Status: Bibliographieeintrag

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 Online-Ressource
Verfasst von:Cao, Han [VerfasserIn]   i
 Meyer-Lindenberg, Andreas [VerfasserIn]   i
 Schwarz, Emanuel [VerfasserIn]   i
Titel:Comparative evaluation of machine learning strategies for analyzing big data in psychiatry
Verf.angabe:Han Cao, Andreas Meyer-Lindenberg, Emanuel Schwarz (Department of Psychiatry and Psychotherapy, Central Institute of Mental Health, Medical Faculty Mannheim, Heidelberg University)
E-Jahr:2018
Jahr:29 October 2018
Umfang:15 S.
Fussnoten:Gesehen am 15.03.2019
Titel Quelle:Enthalten in: International journal of molecular sciences
Ort Quelle:Basel : Molecular Diversity Preservation International, 2000
Jahr Quelle:2018
Band/Heft Quelle:Volume 19, issue 11 (2018) Artikel-Nummer 3387, Seite 1-15
ISSN Quelle:1422-0067
 1661-6596
Abstract:The requirement of innovative big data analytics has become a critical success factor for research in biological psychiatry. Integrative analyses across distributed data resources are considered essential for untangling the biological complexity of mental illnesses. However, little is known about algorithm properties for such integrative machine learning. Here, we performed a comparative analysis of eight machine learning algorithms for identification of reproducible biological fingerprints across data sources, using five transcriptome-wide expression datasets of schizophrenia patients and controls as a use case. We found that multi-task learning (MTL) with network structure (MTL_NET) showed superior accuracy compared to other MTL formulations as well as single task learning, and tied performance with support vector machines (SVM). Compared to SVM, MTL_NET showed significant benefits regarding the variability of accuracy estimates, as well as its robustness to cross-dataset and sampling variability. These results support the utility of this algorithm as a flexible tool for integrative machine learning in psychiatry.
DOI:doi:10.3390/ijms19113387
URL:Bitte beachten Sie: Dies ist ein Bibliographieeintrag. Ein Volltextzugriff für Mitglieder der Universität besteht hier nur, falls für die entsprechende Zeitschrift/den entsprechenden Sammelband ein Abonnement besteht oder es sich um einen OpenAccess-Titel handelt.

Volltext: http://dx.doi.org/10.3390/ijms19113387
 Volltext: https://www.mdpi.com/1422-0067/19/11/3387
 DOI: https://doi.org/10.3390/ijms19113387
Datenträger:Online-Ressource
Sprache:eng
Sach-SW:biomarker discovery
 machine learning
 multi-task learning
 psychiatry
K10plus-PPN:1590359275
Verknüpfungen:→ Zeitschrift

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