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Construction and Update of an online Ensemble score Involving Linear Discriminant Analysis and Logistic Regression

Applied Mathematics 2022年第2期13卷 228-242页

作者： Benoî t Lalloué Jean-Marie Monnez Eliane Albuisson IECL (Institut Elie Cartan de Lorraine) Inria (Project-Team BIGS) Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS) Université de Lorraine Nancy France Inserm U1116 Centre d’Investigation Clinique Plurithématique 1433 Université de Lorraine Nancy France IECL (Institut Elie Cartan de Lorraine) Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS) Université de Lorraine Nancy France Délégation à la Recherche Clinique et à l’Innovation(DRCI) CHRU de Nancy Vand&#339 uvre-lès-Nancy France Département Grand-Est de Recherche en Soins Primaires Faculté de Médecine Vand&#339 uvre-lès-Nancy France

The present aim is to update, upon arrival of new learning data, the parameters of a score constructed with an ensemble method involving linear discriminant analysis and logistic regression in an online setting, without the need to store all of the previously obtained data. Poisson bootstrap and stochastic approximation processes were used with online standardized data to avoid numerical explosions, the convergence of which has been established theoretically. This empirical convergence of online ensemble scores to a reference “batch” score was studied on five different datasets from which data streams were simulated, comparing six different processes to construct the online scores. For each score, 50 replications using a total of 10N observations (N being the size of the dataset) were performed to assess the convergence and the stability of the method, computing the mean and standard deviation of a convergence criterion. A complementary study using 100N observations was also performed. All tested processes on all datasets converged after N iterations, except for one process on one dataset. The best processes were averaged processes using online standardized data and a piecewise constant step-size.

关键词： Learning for Big Data Stochastic Approximation Medicine Ensemble Method online score

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