Methode zur Patientenregelinduktion (PRIM)Was hat Sie zu dieser Wunschliste inspiriert?
Data-Mining-Algorithmus „Bump Hunting“, der kein empirisches Modell benötigt. Stattdessen durchsucht er geduldig und schrittweise Hyperboxen von Eingabefaktoren, um die Antwort zu maximieren.
Welche Verbesserung würden Sie gerne sehen?
Von R:
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library<SPAN class="">(</SPAN>MASS<SPAN class="">)</SPAN>
data<SPAN class="">(</SPAN>Boston<SPAN class="">)</SPAN>
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Warum ist diese Idee wichtig?
Erweiterte statistische ModellierungPrädiktive Modellierung und maschinelles LernenQualitäts- und ProzesstechnikBetreff: Patient Rule Induction Method (PRIM)Dies ist ein „Bump Hunting“-Algorithmus. Diese Idee kann wichtig sein, da die Methode keine empirischen Modelle voraussetzt, die die Antworten mit den Eingabevariablen in Beziehung setzen. Sie sucht nach dem tatsächlichen Geschehen und findet den kleinsten kombinierten Bereich von Eingabewerten, der die Antwort optimiert. Solche Antworten lassen sich der Zielgruppe leichter vermitteln, da die optimalen Bedingungen nicht projiziert, sondern tatsächlich eingetreten sind. In dieser Hinsicht ähnelt der Algorithmus einem Entscheidungsbaum. Er unterscheidet sich von einem Entscheidungsbaum dadurch, dass er weniger gierig ist – daher die Bezeichnung „geduldig“ im Namen. Er unterscheidet sich auch dadurch, dass er weder ein Modell noch Regeln produziert. Die Ausgabe ist lediglich die beste Box/der beste Bereich von Eingaben, die nächstbeste Box usw.
Die Methode wird in Fachzeitschriften für Industriestatistik als robustere Optimierungsmethode für industrielle Umgebungen mit vielen Variationsquellen beschrieben. Es ist schwierig, all diese Quellen präzise zu modellieren. Der PRIM-Algorithmus ist robuster, da er die Bedingungen nicht modelliert, sondern lediglich sucht.
