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[8d2107]: / stats / austin_results / car_bigram_full.txt

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('EF', EFTransformer('all', 1, None)),

('EF', EFTransformer('mean', 5, None)),

('EF', EFTransformer('max', 5, None)),

('LBBB', LBBBTransformer()),

('SR', SinusRhythmTransformer()),

('NYHA', NYHATransformer()),

('QRS', QRSTransformer('all', 1, None)),#Bugs with QRS

('Car', FeaturePipeline([

    ('notes_transformer_car', GetConcatenatedNotesTransformer('Car')),

    ('bigram', CountVectorizer(ngram_range=(2,2), min_df=2))

]))



Data size: 900

CV splits: 10

Method: adaboost

Preprocessing...

0/899

100/899

200/899

300/899

400/899

500/899

600/899

700/899

800/899

777 patients in dataset

Summary:

{0: 381, 1: 396}

[(0, 1), (1, 0), (1, 0), (1, 1), (1, 1), (1, 0), (0, 1), (0, 1), (1, 1), (0, 0), (0, 1), (1, 0), (1, 1), (0, 1), (1, 0), (1, 0), (0, 1), (0, 1), (1, 1), (0, 1), (0, 0), (0, 0), (0, 0), (0, 0), (0, 0), (0, 0), (1, 0), (0, 0), (1, 0), (0, 1), (1, 1), (0, 0), (1, 0), (1, 0), (1, 1), (0, 1), (0, 1), (1, 1), (1, 1), (0, 0), (0, 1), (1, 0), (0, 1), (1, 1), (1, 0), (0, 1), (0, 0), (1, 1), (1, 1), (1, 0), (0, 1), (0, 1), (0, 1), (0, 1), (1, 1), (0, 1), (1, 1), (1, 1), (0, 1), (1, 0), (0, 1), (0, 1), (0, 1), (1, 1), (1, 1), (0, 1), (0, 1), (1, 1), (0, 1), (1, 0), (1, 1), (1, 0), (0, 1), (0, 1), (0, 0), (1, 1), (0, 0), (0, 1), (1, 1), (0, 0), (1, 0), (0, 0), (1, 1), (1, 1), (0, 1), (0, 1), (0, 0), (0, 1), (0, 1), (0, 0), (0, 0), (0, 1), (1, 1), (1, 0), (1, 1), (1, 0), (0, 1), (1, 0), (1, 0), (1, 1), (1, 1), (0, 0), (0, 0), (0, 1), (0, 0), (0, 1), (0, 1), (0, 1), (0, 1), (1, 1), (0, 1), (1, 1), (1, 1), (0, 1), (0, 1), (1, 0), (1, 1), (1, 0), (0, 1), (1, 1), (0, 0), (1, 0), (1, 0), (1, 1), (1, 0), (1, 1), (0, 0), (0, 1), (0, 1), (0, 1), (1, 0), (1, 1), (1, 1), (1, 1), (1, 1), (0, 1), (0, 0), (1, 1), (0, 0), (0, 1), (0, 1), (0, 1), (1, 0), (1, 1), (1, 1), (0, 1), (0, 1), (1, 0), (1, 1), (1, 1), (0, 0), (0, 1), (0, 0), (0, 0), (1, 0), (1, 1), (0, 1), (0, 1), (0, 0), (1, 0), (0, 0), (1, 1), (0, 0), (1, 0), (0, 1), (0, 0), (0, 1), (1, 0), (0, 1), (0, 1), (0, 1), (1, 1), (0, 0), (1, 0), (0, 0), (0, 1), (1, 1), (0, 0), (0, 1), (1, 1), (0, 1), (1, 0), (1, 0), (1, 1), (0, 1), (0, 0), (1, 1), (0, 1), (1, 1), (1, 1), (1, 1), (0, 1), (0, 0), (0, 1), (1, 0), (1, 0), (0, 0), (0, 0), (0, 0), (0, 1), (1, 1), (0, 1), (0, 0), (1, 0), (1, 1), (1, 0), (0, 1), (1, 1), (1, 1), (0, 0), (0, 1), (0, 1), (0, 0), (0, 1), (1, 1), (1, 0), (0, 0), (0, 1), (1, 1), (1, 1), (1, 0), (0, 1), (0, 1), (1, 1), (1, 1), (1, 1), (1, 0), (0, 0), (1, 1), (0, 1), (1, 0), (1, 0), (1, 1), (1, 0), (1, 1), (1, 1), (1, 1), (1, 0), (1, 1), (1, 0), (1, 1), (0, 1), (0, 1), (0, 0), (0, 0), (0, 1), (1, 1), (0, 1), (0, 1), (0, 0), (1, 0), (0, 0), (1, 1), (0, 1), (0, 0), (0, 1), (0, 0)]

CV Split #1

	Precision: 0.458598726115

	Recall: 0.595041322314

	F1 Score: 0.517985611511

	Accuracy: 0.47859922179

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CV Split #2

	Precision: 0.572413793103

	Recall: 0.624060150376

	F1 Score: 0.597122302158

	Accuracy: 0.56420233463

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CV Split #3

	Precision: 0.490066225166

	Recall: 0.632478632479

	F1 Score: 0.55223880597

	Accuracy: 0.533073929961

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CV Split #4

	Precision: 0.565573770492

	Recall: 0.503649635036

	F1 Score: 0.532818532819

	Accuracy: 0.529182879377

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CV Split #5

	Precision: 0.571428571429

	Recall: 0.580152671756

	F1 Score: 0.575757575758

	Accuracy: 0.56420233463

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CV Split #6

	Precision: 0.5

	Recall: 0.5234375

	F1 Score: 0.511450381679

	Accuracy: 0.501945525292

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CV Split #7

	Precision: 0.585185185185

	Recall: 0.612403100775

	F1 Score: 0.598484848485

	Accuracy: 0.587548638132

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CV Split #8

	Precision: 0.572368421053

	Recall: 0.685039370079

	F1 Score: 0.623655913978

	Accuracy: 0.591439688716

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CV Split #9

	Precision: 0.582677165354

	Recall: 0.524822695035

	F1 Score: 0.55223880597

	Accuracy: 0.533073929961

[(0, 0), (1, 0), (1, 0), (1, 1), (1, 0), (0, 0), (0, 1), (0, 0), (1, 1), (0, 0), (1, 1), (0, 0), (1, 1), (0, 0), (0, 0), (0, 0), (1, 1), (1, 1), (1, 0), (1, 0), (1, 1), (1, 0), (0, 1), (0, 1), (1, 1), (1, 1), (1, 1), (1, 1), (0, 1), (1, 1), (1, 1), (1, 1), (0, 1), (0, 0), (0, 1), (1, 0), (1, 1), (1, 1), (0, 0), (0, 0), (1, 1), (1, 1), (1, 0), (0, 0), (0, 1), (0, 1), (0, 0), (1, 1), (0, 0), (1, 1), (1, 1), (1, 1), (0, 0), (0, 0), (0, 0), (0, 0), (0, 1), (0, 0), (0, 0), (1, 0), (1, 1), (1, 0), (0, 0), (1, 1), (1, 0), (1, 1), (1, 0), (0, 1), (1, 0), (0, 1), (1, 0), (1, 1), (1, 1), (1, 1), (1, 0), (0, 0), (1, 1), (1, 0), (0, 0), (1, 1), (0, 0), (0, 1), (1, 1), (0, 1), (1, 1), (1, 1), (0, 0), (0, 1), (0, 1), (0, 0), (1, 1), (0, 1), (0, 1), (0, 1), (0, 0), (1, 0), (1, 1), (0, 0), (0, 1), (1, 1), (1, 1), (0, 0), (1, 1), (1, 1), (1, 1), (0, 0), (0, 1), (1, 1), (1, 1), (1, 1), (1, 1), (0, 0), (0, 1), (1, 0), (0, 0), (0, 1), (0, 1), (1, 0), (0, 1), (0, 1), (1, 0), (1, 1), (1, 0), (1, 1), (1, 0), (0, 1), (1, 1), (0, 1), (1, 1), (0, 0), (1, 1), (0, 1), (0, 0), (1, 1), (0, 0), (1, 0), (0, 1), (0, 0), (1, 1), (0, 0), (1, 1), (0, 0), (0, 0), (0, 1), (0, 0), (1, 0), (1, 0), (0, 0), (0, 0), (0, 1), (1, 1), (1, 1), (0, 1), (1, 0), (1, 0), (1, 0), (0, 1), (1, 1), (1, 1), (1, 0), (0, 1), (1, 1), (0, 1), (0, 0), (1, 0), (0, 1), (1, 1), (0, 0), (0, 0), (1, 0), (0, 0), (1, 1), (1, 1), (1, 1), (1, 1), (1, 0), (0, 0), (1, 0), (0, 1), (1, 1), (1, 0), (0, 0), (1, 0), (1, 1), (0, 1), (0, 0), (1, 1), (1, 1), (0, 1), (1, 0), (1, 1), (1, 1), (1, 1), (0, 0), (1, 1), (1, 1), (1, 1), (1, 1), (0, 1), (0, 1), (1, 1), (1, 1), (1, 1), (0, 0), (0, 0), (0, 1), (0, 0), (1, 1), (1, 1), (0, 0), (1, 1), (0, 0), (1, 1), (1, 1), (1, 0), (1, 1), (0, 0), (0, 0), (0, 1), (1, 1), (1, 1), (1, 1), (1, 1), (1, 1), (0, 1), (1, 1), (0, 1), (0, 0), (0, 0), (1, 1), (1, 1), (0, 0), (1, 0), (0, 0), (0, 0), (0, 0), (1, 1), (0, 0), (1, 0), (1, 1), (1, 1), (1, 1), (0, 1), (1, 0), (0, 0), (0, 0), (0, 0), (1, 0), (0, 0), (1, 1), (1, 1), (1, 0), (0, 1), (1, 0), (1, 0), (0, 1), (1, 1)]

CV Split #10

	Precision: 0.668965517241

	Recall: 0.687943262411

	F1 Score: 0.678321678322

	Accuracy: 0.642023346304



---------------------------------------



Overall (10 cv cuts)



Precision

	mean:	0.556727737514

	min:	0.458598726115

	max:	0.668965517241

Recall

	mean:	0.596902834026

	min:	0.503649635036

	max:	0.687943262411

F1 Score

	mean:	0.574007445665

	min:	0.511450381679

	max:	0.678321678322

Accuracy

	mean:	0.552529182879

	min:	0.47859922179

	max:	0.642023346304



Number of column names: 87248

100 biggest theta components of last CV run:

0.06 	EF__EF_-1

0.04 	Car__05 14

0.02 	EF__EF_max

0.02 	Car__10 04

0.02 	Car__10 ordering

0.02 	Car__11 2005

0.02 	Car__2003 16

0.02 	Car__31 no

0.02 	Car__53 mm

0.02 	Car__and end

0.02 	Car__and septal

0.02 	Car__aorta left

0.02 	Car__block no

0.02 	Car__brenda corrigan

0.02 	Car__catheterization revised

0.02 	Car__congestive heart

0.02 	Car__first_name 31

0.02 	Car__for further

0.02 	Car__guidant voyager

0.02 	Car__images there

0.02 	Car__inferior myocardial

0.02 	Car__interventricular conduction

0.02 	Car__is doppler

0.02 	Car__is normal

0.02 	Car__is space

0.02 	Car__ivs 16

0.02 	Car__lateral territory

0.02 	Car__md charles

0.02 	Car__motion septal

0.02 	Car__norepinephrine mcg

0.02 	Car__normal triphasic

0.02 	Car__of 10

0.02 	Car__outflow tract

0.02 	Car__pacing output

0.02 	Car__pressure of

0.02 	Car__pressures ra

0.02 	Car__proximal lad

0.02 	Car__pvd carotid

0.02 	Car__qt 506

0.02 	Car__radexam 28

0.02 	Car__saumya das

0.02 	Car__severely dilated

0.02 	Car__severely hypokinetic

0.02 	Car__svc post

0.02 	Car__the circumflex

0.02 	Car__vent norm

0.02 	Car__was no

0.0 	EF__EF_mean

0.0 	LBBB__LBBB_found

0.0 	SR__sinus_rhythm_found

0.0 	NYHA__NYHA_class_1

0.0 	NYHA__NYHA_class_2

0.0 	NYHA__NYHA_class_3

0.0 	NYHA__NYHA_class_4

0.0 	QRS__QRS_-1

0.0 	Car__00 00

0.0 	Car__00 03

0.0 	Car__00 04

0.0 	Car__00 05

0.0 	Car__00 06

0.0 	Car__00 07

0.0 	Car__00 08

0.0 	Car__00 09

0.0 	Car__00 10

0.0 	Car__00 11

0.0 	Car__00 12

0.0 	Car__00 120

0.0 	Car__00 13

0.0 	Car__00 14

0.0 	Car__00 15

0.0 	Car__00 16

0.0 	Car__00 17

0.0 	Car__00 18

0.0 	Car__00 19

0.0 	Car__00 20

0.0 	Car__00 21

0.0 	Car__00 22

0.0 	Car__00 24

0.0 	Car__00 25

0.0 	Car__00 26

0.0 	Car__00 29

0.0 	Car__00 30

0.0 	Car__00 309mbq

0.0 	Car__00 312mbq

0.0 	Car__00 319mbq

0.0 	Car__00 32

0.0 	Car__00 320mbq

0.0 	Car__00 321mbq

0.0 	Car__00 323mbq

0.0 	Car__00 33

0.0 	Car__00 34

0.0 	Car__00 35

0.0 	Car__00 39

0.0 	Car__00 40

0.0 	Car__00 41

0.0 	Car__00 42

0.0 	Car__00 43

0.0 	Car__00 45

0.0 	Car__00 47

0.0 	Car__00 50