血液検査データに対する包括的な分類分析のためのデータ変換法

抄録

本稿では、医療記録分析において正規分布により適合するようにデータを変換する方法を提案する。 様々な機械学習法を用いて医療記録を総合的に分析する方法を提案した。 ある種の機械学習法はデータが正規分布に従うと仮定しているので、正規分布に合うようにデータを変換する必要がある。 通常の方法では、べき乗変換であるBox-Cox変換を使用しましたが、負の値を変換することはできません。 本稿では、Box-Cox変換の代わりにYeo-Johnson変換を使用することを提案します。負の値に対しても適応できるからである。 また、1つのクラスからのみ変換パラメータを推定する1クラスのべき乗変換も提案します。 我々が提案した方法は、いくつかの値が負であり、変換されたデータが両方のクラスを使用するYeo-Johnson変換よりもよく正規分布に適合する場合でもデータを変換できることを確認しました。