Geleneksel makine öğrenmesi ve karışık etkili makine öğrenmesi model performanslarının benzetim çalışması ile değerlendirilmesi
Assessment of the performance of classic standard machine learning models and mixed effect machine learning models via simulation study
Yazar: EBRU TURGAL
Danışman: DOÇ. DR. BEYZA DOĞANAY ERDOĞAN
Ankara Üniversitesi / Sağlık Bilimleri Enstitüsü / Biyoistatistik Ana Bilim Dalı
Derece: Doktora, 2022
Konu: Biyoistatistik = Biostatistics
Dizin: Benzetim = Simulation ; Kümeleme = Clustering ; Makine öğrenmesi = Machine learning ; Rastgele = Random ; İstatistiksel benzetim = Statistical simulation

Özet:
Kümelenmiş verilerin analizi için yaygın olarak klasik yaklaşım (genelleştirilmiş) doğrusal karışık etkili modeller (LME, GLMM) kullanılmaktadır. Bununla birlikte, doğrusal parametrik modellerin varsayımlarını sağlamak oldukça zordur. Klasik yöntemler, boylamsal verilerin alt grup gözlemlerinin yüksek derecede korelasyon sergilediği çalışmalarda düşük performansa yol açmaktadır. Ayrıca, bu yöntemler, verilerdeki doğal korelasyon yapısını hesaba katmadan kullanıldığından çıkarımların yanıltıcı olmasına yol açar. 
Ağaç tabanlı algoritmaları kümelenmiş verilere genişletmek için makine öğrenme yöntemleri uygulanabilir. Bunlarda biri karışık etkili makine öğrenmesi modelidir. Bu model, iki regresyon ağacı yöntemini, doğrusal olmayan karışık etkili modelinin (NLMM) sabit ve rastgele etki bileşenlerini tahmin etmek için birleştirir. Hajjem (2011) tarafından önerilen genelleştirilmiş karışık etkiler regresyon ağaçları (GMERT) yapısı ve Sela (2012) tarafından önerilen rastgele etkiler beklenti maksimizasyonu (RE-EM) ağaç yapısı birlikte ele alınır. Türetilmiş veriler üzerinde standart makine öğrenmesi modelleri ile yeni bir yaklaşım olarak makine öğrenmesi araçlarından karışık etkili makine öğrenmesi modelinin performansları benzetim uygulaması ile incelenecektir ve uygulama için örneklem büyüklükleri 5000, 10000, 15000 olarak belirlenmiştir. Gerçekleştirilecek işlemler için R programından veya Python programlama dilinden ve var olan hazır kütüphanelerden yararlanılacak, gerekli yerlerde yeni kod yazılacaktır.

Abstract:
Classical (generalized) linear mixed effect models (LME, GLMM) are widely used for the analysis of grouped data. However, it is quite difficult to provide assumptions of linear parametric models. Classical methods lead mediocre performance in studies where subgroup observations of longitudinal data exhibit high degree of correlations. Also, these methods are used for analysis of longitudinal data without accounting for the inherent correlation structure in the data often leading to potential for misleading inference. 
Machine learning methods can be applied to extend tree-based algorithms to grouped data. One of them is the Mixed Effect Machine Learning model. This model combines the generalized mixed-effects regression trees (GMERT) structure for modeling general types of outcomes and the expectation maximization structure of the random-effects expectation maximization (RE-EM) tree for estimating the fixed and random-effects components of nonlinear mixed effect model (NLMM). The performances of the standard machine learning models and the mixed effects machine learning models will be analyzed by simulation study on the generated data. The sample sizes for the application were determined as 500, 1000, 15000. The R program and Python programming language and present libraries will be used for the analysis to be performed, and new codes will be written where necessary.