[論文レビュー] A Hybrid Both Filter and Wrapper Feature Selection Method for Microarray Classification

Li‐Yeh Chuang, Chao-Hsuan Ke+1 more|arXiv (Cornell University)|Dec 27, 2016

Gene expression and cancer classification被引用数 28

ひとこと要約

本稿では、情報ゲイン（フィルタ）と改善されたバイナリーパarticleスワーム最適化（ラッパー）を組み合わせたハイブリッド特徴選択手法を、マイクロアレイ分類に提案する。フィルタベースの遺伝子ランク付けとラッパーベースの探索最適化を統合することで、より小さい、より正確な遺伝子サブセットが特定され、単独のアプローチと比較して計算コストを低減しつつ、高い分類精度が達成される。

ABSTRACT

Gene expression data is widely used in disease analysis and cancer diagnosis. However, since gene expression data could contain thousands of genes simultaneously, successful microarray classification is rather difficult. Feature selection is an important pre-treatment for any classification process. Selecting a useful gene subset as a classifier not only decreases the computational time and cost, but also increases classification accuracy. In this study, we applied the information gain method as a filter approach, and an improved binary particle swarm optimization as a wrapper approach to implement feature selection; selected gene subsets were used to evaluate the performance of classification. Experimental results show that by employing the proposed method fewer gene subsets needed to be selected and better classification accuracy could be obtained.

研究の動機と目的

• 高次元のマイクロアレイデータ（数千の遺伝子を有する）を用いた疾患分類における課題に対処すること。
• 効果的な特徴選択を通じて、計算コストを低減し、分類精度を向上させること。
• フィルタ法とラッパー法の長所を組み合わせ、優れた遺伝子サブセット選択を実現すること。
• 分類精度とサブセットサイズを用いて、選択された遺伝子サブセットの性能を評価すること。

提案手法

• 疾患分類に対する関連性に基づいて遺伝子をランク付けするため、情報ゲインをフィルタ法として使用する。
• 最適な遺伝子サブセットを探索するため、改善されたバイナリーパarticleスワーム最適化（BPSO）をラッパー法として採用する。
• 情報ゲインによる高ランク遺伝子を初期化として用いることで、フィルタランク付けとラッパー探索を統合する。
• BPSOにおけるフィットネス関数として、分類精度を用いて候補となる遺伝子サブセットを評価する。
• フィルタフェーズで特定された有望な遺伝子コンビネーションに焦点を当てることで、探索プロセスを最適化する。
• 2段階アプローチを採用する：フィルタ法による初期遺伝子ランク付け、ラッパー法による最終的サブセット最適化。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 フィルタ法とラッパー法を組み合わせることで、マイクロアレイデータにおける分類精度を向上させることができるか？
• RQ2 ハイブリッドアプローチは、効果的な分類に必要な遺伝子数を削減するか？
• RQ3 情報ゲインと改善されたBPSOの統合は、協立のフィルタ法またはラッパー法と比較してどのように異なるか？
• RQ4 提案手法は、既存の手法と比較して、より高い精度とより小さな遺伝子サブセットを達成できるか？

主な発見

• ハイブリッド手法は、フィルタ法またはラッパー法を単独で使用した場合と比較して、より高い分類精度を達成した。
• 最終的なサブセットに必要な遺伝子数が減少し、計算コストが低減するとともに、解釈性が向上した。
• 情報ゲインと改善されたBPSOの統合により、収束が速くなり、探索効率が向上した。
• 本手法は、精度および遺伝子サブセットサイズの両面で、ベースライン手法を上回った。