研究目的
为证明利用多类机器学习问题中的顺序信息（尤其在序数标签普遍存在的生物应用中）的重要性，并展示利用该信息的算法优于未利用的算法。
研究成果
该研究表明，利用标签空间序数结构的算法不仅能简化学习过程，还能实现更高的分类精度，并有助于对所得分类器进行功能性解释。这在数据归一化具有挑战性的生物应用中尤为重要。
研究不足
该研究聚焦于卵巢癌的特定案例，可能无法推广至所有多分类问题。比较仅限于三种方法，且未充分探究类别数量对序数信息重要性的影响。
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[2019年IEEE国际电子器件会议(IEDM) - 美国加利福尼亚州旧金山(2019.12.7-2019.12.11)] 2019 IEEE国际电子器件会议(IEDM) - 硅量子点量子比特器件的多物理场仿真与设计
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[2019年IEEE国际电子器件会议(IEDM) - 美国加利福尼亚州旧金山(2019.12.7-2019.12.11)] 2019 IEEE国际电子器件会议(IEDM) - 硅量子点量子比特器件的多物理场仿真与设计
DOI：10.1109/IEDM19573.2019.8993541
出版年份：2019
更新时间：2025-09-23 15:19:57
摘要：
在多类机器学习问题中，需要区分无自然顺序的名义标签与有顺序的序数标签。序数标签在生物学领域普遍存在，本文列举了一些实例。本笔记重点指出：当顺序信息本身是问题固有属性时，利用该信息具有重要价值。我们通过案例研究证明（该研究根据卵巢癌患者无进展生存期时长将其划分为四类标签），利用额外顺序信息的算法性能优于未使用该信息的算法。附带说明的是，这类利用顺序信息的算法对数据归一化的需求更少——这一特性在生物应用中尤为重要，因为生物数据常受平台协议差异、批次效应等因素干扰。
作者：
Burook Misganaw，Mathukumalli Vidyasagar
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