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Optimistische Verzerrung in der Chemieinformatik

Printausgabe
EUR 99,90

E-Book
EUR 69,90

Optimistische Verzerrung in der Chemieinformatik

Waldemar Klingspohn (Autor)

Vorschau

Leseprobe, PDF (580 KB)
Inhaltsverzeichnis, PDF (530 KB)

ISBN-13 (Printausgabe) 9783736970120
ISBN-13 (E-Book) 9783736960121
Sprache Deutsch
Seitenanzahl 332
Umschlagkaschierung matt
Auflage 1.
Erscheinungsort Göttingen
Promotionsort Braunschweig
Erscheinungsdatum 08.05.2019
Allgemeine Einordnung Dissertation
Fachbereiche Pharmazie
Pharmazeutische Chemie
Schlagwörter Chemieinformatik, Maschinelles Lernen, Klassifikation, Kreuzvalidierung, Doppelte Kreuzvalidierung, Modelloptimierung, Model Selection Bias
Beschreibung

Die zunehmende Methodenvielfalt stellt Chemieinformatiker immer mehr vor die Herausforderung, die optimale Methode für ein bestimmtes Vorhersagemodell zu wählen. Die neu vorgestellten Methoden zeigen sich hinsichtlich ihrer Vorhersageleistung gegenüber literaturbekannten Standard-Methoden vielfach überlegen oder kompetitiv. Nach der Implementierung dieser neuen Methoden schneiden diese allerdings vielfach schlechter ab als erwartet. Die scheinbare Überlegenheit kann die Folge einer sog. optimistischen Verzerrung bzw. eines Überoptimismus sein. Darunter ist eine fehlinterpretierte Überlegenheit einer Methode oder generell die systematische Verzerrung von Studienergebnissen zu verstehen. Das Ziel dieser Arbeit ist es, den Effekt des Überoptimismus anhand inadäquater externer Validierung und anhand von Beispielen ausgewählter neuer Klassifikationsmethoden aus der Literatur zu untersuchen. Anhand dieser Beispiele wird deutlich, wie einfach Überoptimismus in Studienergebnisse einfließen kann und dass einfache Änderungen des Studiendesigns optimistische Verzerrungen reduzieren können.