研究目的
提出一种考虑风险与回报的二分类替代方法，允许在属性提供零或极低信息时不进行实例分类，尤其适用于可能避免有害治疗的医疗数据集。
研究成果
凯利方法通过强调互信息的重要性以及选择对无信息实例进行分类的选项，为分类问题提供了新颖的视角。该方法有助于识别医学检测中的无信息区域，从而可能避免基于数据不足的有害治疗。
研究不足
该研究的局限性在于仅关注特定的乳腺癌数据集和复发评分属性。该方法可能需要在不同数据集和医疗条件下进行验证，以评估其普适性。
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[2019年IEEE第46届光伏专家会议（PVSC）- 美国伊利诺伊州芝加哥（2019年6月16日-2019年6月21日）] 2019年IEEE第46届光伏专家会议（PVSC）- 利用双光子激发光致发光技术观测IMM单结InGaAs太阳能电池渐变缓冲层中的位错
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[2019年IEEE第46届光伏专家会议（PVSC）- 美国伊利诺伊州芝加哥（2019年6月16日-2019年6月21日）] 2019年IEEE第46届光伏专家会议（PVSC）- 利用双光子激发光致发光技术观测IMM单结InGaAs太阳能电池渐变缓冲层中的位错
DOI：10.1109/PVSC40753.2019.8981390
出版年份：2019
更新时间：2025-09-23 15:19:57
摘要：
在二分类问题中，双向混淆矩阵及其对应指标（如敏感性和特异性）已如此普遍，以至于结果审查者可能未意识到还存在其他更现实的数据可视化方式。当风险与收益考量至关重要时，这一点尤为明显。本文提出的方法认为：分类不必对数据集中的每个实例都给出结论。若算法发现某些实例（如医疗数据集中的病例）涉及患者疾病的属性提供零信息或近乎零信息，则不应给出分类结果。从医生角度看，披露无信息状态应受到欢迎，因为这可能避免潜在有害治疗。由此推论，分类器开发者可提供汇总结果，帮助使用者判断暂缓行动（不作为）或采取行动（作为）是否审慎——关键未必总是平衡所有案例的敏感性与特异性，而是优化部分案例的行动决策。该解释基于约翰·凯利将赌博与香农信息理论相关联的研究，同时融合格雷厄姆的安全边际、伯努利的效用理论及希波克拉底誓言。我们以荷兰癌症研究所乳腺癌数据集为例：研究发现广泛应用的乳腺癌预后分子检测指标"复发评分"存在无信息区间，该无信息子集曾被归入阳性结果以获得更高敏感性，但正是由于阳性判定，患者可能在缺乏有效信息的情况下被建议接受潜在有害治疗。
作者：
Leslie W. Dalton
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