請用此 Handle URI 來引用此文件:
http://tdr.lib.ntu.edu.tw/jspui/handle/123456789/73374
標題: | 穩健多分類羅吉斯迴歸 Robust Multinomial Logistic Regression |
作者: | Yi-Ting Chen 陳怡婷 |
指導教授: | 洪弘(Hung Hung) |
關鍵字: | 多項式羅吉斯回歸,γ散度,錯誤標記,穩健估計,分類, Multinomial logistic regression,γ-divergence,Mislabeled response,Robust estimation,Classification, |
出版年 : | 2019 |
學位: | 碩士 |
摘要: | 在生醫領域中,分類是很常被使用的方法。最常見的是分成兩個類別,針對病人是否得病進行區分,因此在傳統的統計方法中處理兩個類別的分類會使用羅吉斯回歸。在一些情況下,會面臨拿到資料中的反應變數可能會有錯誤分類的問題,例如:輸入資料時不小心輸入錯誤、某些因素導致醫生判斷錯誤等,使得拿到的資料分類會有誤,或者是當資料中反應變數有離群值時,仍然使用傳統的羅吉斯回歸分析會導致結果受到這些錯誤資料或離群值影響,而使得結果有偏差。在2018年γ羅吉斯回歸被提出來解決當資料有錯誤分類或離群值的問題(Hung, Jou, and Huang (2018))。分類中不只可以分成兩個類別,也可以多於兩個類別,而當多於兩個類別時,會使用多分類羅吉斯迴歸來進行分析。然而在多於兩個類別的情況下,也會存在錯誤分類或離群值的問題,因此我們使用γ羅吉斯回歸中γ散度的概念應用到多分類羅吉斯迴歸,將γ羅吉斯回歸擴張到多分類羅吉斯迴歸,主要藉由每個人會有不同的權重對錯誤資料或離群值校正偏差且不需要對錯誤分類率進行建模,就可以得到一個比較接近現實情況的分析結果。我們會設計幾種不同的情境來進行模擬比較,在資料分析的部分會選用UCI中的一筆甲狀腺資料進行分析,結果會和甲狀腺檢測的文獻進行比較,看是否有貼近一般檢測的結果。 Classification is a method often used in biomedical researches. The most common situation is to divide patients into two categories that one is disease and the other is health. Therefore, the traditional logistic regression is the most widely used method in practice. In some situations, we can only observe possibly mislabeled response variables. It will get unreliable results if we still fit traditional logistic regression to the mislabeled data. The γ-logistic regression was proposed in Hung et al. (2018) to improve the estimation bias in the presence of mislabeling. There is a method of multinomial logistic regression because the response variables are not only divided into two categories. It may exist the problem of mislabeled variables as same as two categories. Therefore, we extend the γ-logistic regression to multinomial logistic regression. The merit of our method is to assign different weights for every sample, to regulate the bias of estimation without the need to model the mislabel probabilities. We propose the results of simulation and analyze the dataset of Thyroid Disease (New thyroid) by UCI to demonstrate the benefit our proposal. |
URI: | http://tdr.lib.ntu.edu.tw/jspui/handle/123456789/73374 |
DOI: | 10.6342/NTU201900858 |
全文授權: | 有償授權 |
顯示於系所單位: | 流行病學與預防醫學研究所 |
文件中的檔案:
檔案 | 大小 | 格式 | |
---|---|---|---|
ntu-108-1.pdf 目前未授權公開取用 | 1.67 MB | Adobe PDF |
系統中的文件,除了特別指名其著作權條款之外,均受到著作權保護,並且保留所有的權利。