Linearized and Kernelized Sparse Multitask Learning for Predicting Cognitive Outcomes in Alzheimer’s Disease

Table 2

Performance comparison of various methods in terms of CC and wR on 10 cross validation cognitive prediction tasks.

Method	ADAS	MMSE	RAVLT
			TOTAL	TOT6	T30	RECOG
Ridge	0.603 0.031	0.407 0.040	0.401 0.084	0.361 0.092	0.377 0.096	0.261 0.080
Lasso	0.655 0.036	0.540 0.046	0.493 0.084	0.507 0.100	0.523 0.106	0.416 0.087
MKL	0.658 0.030	0.544 0.052	0.502 0.066	0.476 0.095	0.506 0.105	0.391 0.072
Robust MTL	0.587 0.022	0.338 0.084	0.423 0.090	0.432 0.096	0.444 0.094	0.354 0.105
CMTL	0.603 0.025	0.381 0.042	0.397 0.072	0.362 0.090	0.381 0.099	0.260 0.068
Trace	0.548 0.039	0.144 0.091	0.342 0.172	0.395 0.159	0.402 0.142	0.253 0.130
SRMTL	0.655 0.034	0.525 0.058	0.492 0.079	0.505 0.097	0.523 0.103	0.413 0.092
-MTL	0.662 0.043	0.532 0.056	0.532 0.082	0.492 0.109	0.522 0.105	0.404 0.091
-MKMTL	0.661 0.034	0.460 0.099	0.519 0.072	0.470 0.089	0.494 0.094	0.412 0.090
-MKMTL	0.660 0.035	0.547 0.045	0.529 0.079	0.500 0.095	0.508 0.094	0.421 0.075
Method	FLU		TRAILS		wR
	ANIM	VEG	A	B
Ridge	0.185 0.090	0.396 0.073	0.291 0.097	0.330 0.110	0.361 0.041
Lasso	0.365 0.096	0.506 0.059	0.363 0.041	0.467 0.096	0.484 0.049
MKL	0.375 0.071	0.496 0.067	0.374 0.056	0.457 0.060	0.478 0.046
Robust MTL	0.253 0.096	0.443 0.057	0.282 0.113	0.292 0.123	0.385 0.038
CMTL	0.180 0.089	0.390 0.071	0.287 0.116	0.335 0.112	0.358 0.036
Trace	0.212 0.143	0.331 0.112	0.270 0.112	0.290 0.122	0.319 0.083
SRMTL	0.362 0.093	0.503 0.064	0.340 0.063	0.361 0.095	0.468 0.045
-MTL	0.379 0.076	0.501 0.063	0.399 0.060	0.467 0.098	0.489 0.050
-MKMTL	0.381 0.080	0.521 0.067	0.421 0.064	0.481 0.076	0.482 0.047
-MKMTL	0.409 0.073	0.516 0.065	0.417 0.067	0.490 0.087	0.500 ± 0.043