Вопрос или проблема
Я пытаюсь создать нейронную сеть, которая найдет наиболее эффективное лечение для каждого пациента.
У меня есть медицинская база данных для обучения. Входными данными являются гистологические и патологические данные (в основном данные 0/1 о наличии некоторых заболеваний, состояний), а выходными данными являются методы лечения. Существует оценка точности, которая отражает реакцию пациента на лечение (это показывает, насколько хорошо было лечение по симптомам, то есть насколько точна была пара вход-выход).
Как я могу создать сеть для многометочной классификации, которая находит лучшее лечение, если пары обучающих данных не всегда абсолютно точны, имея переменные оценки точности?
Один из подходов заключается в том, чтобы иметь фиктивный класс, который представляет отсутствие лечения, и использовать оценку точности через пороговое значение (ниже порогового значения) как отсутствие лечения вообще.
Порог, как упомянуто выше, становится новым гиперпараметром, и у вас появляются новые пары вход-выход, которые теперь точны (в зависимости от порога).
Ответ или решение
Создание многоуровневой классификационной сети в Keras для задач, связанных с медицинскими данными и разной точностью пар обучения, представляет собой интересную задачу. Ваша проблема заключается в том, чтобы научить модель находить наиболее эффективное лечение для каждого пациента, учитывая, что входные данные и выходные данные не всегда являются абсолютно точными. В этой ситуации вы можете следовать нижеприведенному подходу.
Шаг 1: Подготовка данных
-
Сбор данных: Убедитесь, что ваши входные данные содержат все необходимые атрибуты, такие как гистологические и патологические данные, и что выходные данные представлены в виде бинарных признаков (например, 0/1 для каждого типа лечения).
-
Нормализация данных: Прежде чем обучать модель, необходимо нормализовать ваши входные данные, чтобы они имели схожие диапазоны значений, что поможет нейронной сети обучаться более эффективно.
-
Создание классов для выходных данных: Что касается выходных данных, вам нужно будет определить, как обработать случай, когда точность пар данных варьируется. Вы можете установить порог точности (threshold) для определения того, считается ли лечение приемлемым. Например, если точность меньше 0.5, можно назначить ‘нет лечения’ (dummy class).
Шаг 2: Определение архитектуры модели
-
Построение модели:
from keras.models import Sequential from keras.layers import Dense, Dropout # Определение модели model = Sequential() model.add(Dense(64, activation='relu', input_shape=(input_dim,))) model.add(Dropout(0.5)) model.add(Dense(64, activation='relu')) model.add(Dropout(0.5)) model.add(Dense(num_classes, activation='sigmoid')) # Используйте 'sigmoid' для многометочной классификации -
Компиляция модели:
model.compile(optimizer='adam', loss='binary_crossentropy', metrics=['accuracy'])
Шаг 3: Обучение модели
- Передача данных в модель:
Во время обучения модели вы можете использовать значение точности, чтобы взвесить ваши данные. То есть, при передаче данных в модель можно использоватьsample_weight, чтобы учитывать разные точности. Пример:model.fit(X_train, y_train, sample_weight=accuracy_scores, epochs=50, batch_size=32, validation_split=0.2)
Шаг 4: Оценка модели
- Оценка производительности: После обучения сети оцените ее производительность на тестовом наборе данных. Пользуйтесь метриками, такими как F1-score, AUC и другими, чтобы понять, как модель ведет себя в условиях реальных данных.
Шаг 5: Вывод результатов обслуживания
-
Применение модели: Используйте обученную модель для предсказания на новых данных и интерпретируйте результаты с учетом установленного вами порога точности.
-
Непрерывное улучшение: Добавляйте новые данные, переобучайте модель и корректируйте границы порогов по мере необходимости, чтобы улучшить точность предсказания конкретного лечения для каждого пациента.
Этот подход будет способствовать созданию модели, которая сможет эффективно адаптироваться к различной точности пар во входных данных и, в конечном итоге, находить наиболее приемлемые варианты лечения для пациентов.