多项式判别指数的高效方差估计

《Statistics in Medicine》：Efficient Variance Estimation for the Polytomous Discrimination Index

　　

摘要

评估多类别结果的诊断准确性仍然是一个重大挑战，这主要是由于现有性能指标在计算能力上的限制。多项式判别指数（PDI）作为一种与分类顺序无关的解决方案，适用于名义分类问题。然而，由于其缺乏高效的实现方式，尤其是方差估计方面通常需要复杂的自助法程序，因此其广泛应用受到了限制。在本研究中，我们通过提出一种新的PDI渐近方差估计器来克服这一局限。我们的方法结合了经典的??-统计理论以及组合数学领域的最新进展，从而提供了一种可扩展且具有理论依据的替代方案。为评估所提方法的性能，我们进行了大量模拟实验，发现计算时间有了显著提升。此外，我们还将该方法应用于实际的大脑图像分析任务中，其中深度神经网络被用作诊断工具。我们能够高效地得出不同深度规格的神经网络的实际准确率。

利益披露

作者没有需要披露的内容。

利益冲突

作者声明不存在利益冲突。

数据可用性声明

支持本研究结果的数据可在Kaggle网站上公开获取，地址为：https://www.kaggle.com/datasets/masoudnickparvar/brain-tumor-mri-dataset。