المربعات الصغرى الجزئية الوظيفية مع نتائج مقيدة: توقع مخاطر الإصابة بسرطان الثدي باستخدام صور الماموغرام

ننظر في مشكلة توقع مخاطر الإصابة بسرطان الثدي باستخدام بيانات تصوير الماموغرام حيث تتجاوز أبعاد البكسلات عدد الأفراد في المجموعة. تعتبر طريقة المربعات الصغرى الجزئية الوظيفية (FPLS) طريقة شائعة لتقليل الأبعاد في بناء مكونات تفسيرية كامنة باستخدام تركيبات خطية من المتغيرات المتنبئة الأصلية. بينما تمت دراسة FPLS مع الاستجابات العددية في الأدبيات، فإن وجود قصور من جهة اليمين تحت إطار البقاء يشكل تحديات في النمذجة والتقدير. بالنظر إلى عدة تمثيلات مختلفة لـ PLS مع تحليل كوكس في الأدبيات، نحن نوحد ونمدد ثلاث صيغ للتعامل مع القصور من جهة اليمين، وهي: إعادة الوزن، التقدير المتوسط، والمخلفات الشاذة إلى الإعداد الوظيفي في هذه الورقة. نحن نستكشف بشكل تجريبي ونقارن أداء الأطر الثلاثة المقترحة لـ FPLS في سياق المتنبئات التصويرية عبر دراسات محاكاة مكثفة. تُطبق الطرق المقترحة على مجموعة صحة الثدي لجوان نايت حيث نظهر زيادة في أداء التمييز للنموذج تحت إطار FPLS مقارنة بالنماذج المنافسة.