Comparison of the efficiency of different selecting features methods for solving the binary classification problem of predicting in vitro fertilization pregnancy
Authors: Синотова С.Л. , Лимановская О.В. , Плаксина А.Н. , Макутина В.А. 
Published: July 2024

Определение круга факторов, влияющих на объект исследования, является важнейшей задачей медицинских исследований. Ее решение осложняется большим числом разнообразных данных, включающих в себя обширную анамнестическую информацию и данные клинических исследований часто сочетающимся с ограниченным количеством наблюдаемых пациентов. Данная работа посвящена сравнению результатов, полученных различными методами отбора признаков для поиска набора предикторов, на основе которого создана модель с лучшим качеством прогноза, для решения задачи бинарной классификации предсказания наступления беременности при проведении экстракорпорального оплодотворения (ЭКО). В качестве признаков использовались данные анамнеза женщин, представленные в бинарном виде. Выборка состояла из 68 признаков и 689 объектов. Признаки были исследованы на наличие взаимной корреляции, после чего применены методы и алгоритмы для поиска отбора значимых факторов: непараметрические критерии, интервальная оценка долей, Z-критерий для разности двух долей, взаимная информация, алгоритмы RFECV, ADD-DELL, Relief, алгоритмы, основанные на важности перестановок (Boruta, Permutation Importance, PIMP), алгоритмы отбора признаков при помощи модели (lasso, random forest). Для сравнения качества отобранных наборов признаков построены различные классификаторы, посчитана их метрика AUC и сложность модели. Все модели имеют высокое качество предсказания (AUC выше 95%). Лучшие три из них построены на признаках, отобранных с помощью непараметрических критериев, отбора при помощи модели (lasso-регрессия), алгоритмов Boruta, Permutation Importance, RFECV, ReliefF. Оптимальным набором предикторов был выбран набор, состоящий из 30 бинарных признаков, полученный алгоритмом Boruta, из-за меньшей сложности модели при сравнительно высоком качестве (AUC модели 0,983). К значимым признакам отнесены: данные о наличии беременностей в анамнезе в целом, о внематочных и замерших беременностях, самостоятельных и срочных родах, абортах на ранних сроках в частности; гипертония, ишемия, инсульт, тромбозы, язвы, ожирение, сахарный диабет у ближайших родственников; проведение гормонального лечения в настоящее время, не связанного с процедурой ЭКО; аллергия; вредные профессиональные факторы; наличие нормальной продолжительности и стабильности менструального цикла без приема медицинских препаратов; гистероскопия, лапароскопия и лапаротомия в анамнезе; проведение резекций любого органа в мочеполовой системе; первая ли попытка ЭКО, наличие любых хирургических вмешательств, заболеваний мочеполовой системы; возраст и ИМТ пациентки; отсутствие хронических заболеваний; наличие диффузной фиброзно-кистозной мастопатии, гипотиреоза.
Determination of the range of factors affecting the object of research is the most important task of medical research. Its solution is complicated by a large amount of diverse data, including extensive anamnestic information and data from clinical studies, often combined with a limited number of observed patients. This work is devoted to the comparison of the results obtained by various feature selection methods for the search for a set of predictors, on the basis of which a model with the best forecast quality was created, for solving the problem of binary classification of predicting the onset of pregnancy during in vitro fertilization (IVF). The data from the anamnesis of women, presented in binary form, were used as features. The sample consisted of 68 features and 689 objects. The signs were examined for the presence of cross-correlation, after which methods and algorithms were applied to search for a selection of significant factors: nonparametric criteria, interval estimate of the shares, Z-criterion for the difference of two shares, mutual information, RFECV, ADD-DELL, Relief algorithms, algorithms based on the permutation importance (Boruta, Permutation Importance, PIMP), feature selection algorithms using model feature importance (lasso, random forest). To compare the quality of the selected sets of features, various classifiers were built, their metric AUC and the complexity of the model were calculated. All models have high prediction quality (AUC above 95%). The best three of them are based on features selected using nonparametric criteria, model selection (lasso regression), Boruta, Permutation Importance, RFECV and ReliefF algorithms. The optimal set of predictors is a set of 30 binary features obtained by the Boruta algorithm, due to the lower complexity of the model with a relatively high quality (AUC of the model 0.983). Significant signs includes: data about pregnancies in the anamnesis in general, ectopic and regressive pregnancies, independent and term childbirth, abortions up to 12 weeks; hypertension, ischemia, stroke, thrombosis, ulcers, obesity, diabetes mellitus in the immediate family; currently undergoing hormonal treatment not associated with the IVF procedure; allergies; harmful professional factors; normal duration and stability of the menstrual cycle without taking medication; hysteroscopy, laparoscopy and laparotomy; resection of any organ in the genitourinary system; is it the first IVF, the presence of any surgical interventions, diseases of the genitourinary system; the age and BMI of the patient; absence of chronic diseases; the presence of diffuse fibrocystic mastopathy, hypothyroidism. Keywords: feature selection, binary classification problem, small data analysis, machine learning, assisted reproductive technologies