Measurement noise limits the advantage of nonlinear models over linear models in biomedical prediction

En 3 lignesUne étude arXiv montre que sur données biomédicales tabulaires, le bruit de mesure limite l'avantage des modèles non-linéaires (réseaux profonds, gradient boosting) sur la régression linéaire. Les interactions de degré k sont atténuées par la k-ième puissance de la fiabilité des features, tandis que la partie linéaire ne l'est qu'une fois. Analyse de 140 tâches UK Biobank confirmant cette signature du bruit.

Résumé généré par Claude — vérifié par l'humain