【摘 要】
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基于对β-发夹模体的预测探索,本文使用随机森林和支持向量机两种算法,对ArchDB40数据库及自建数据集中的β-发夹模体进行预测.对于同一数据集,在特征参数和检验方法均相同的
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基于对β-发夹模体的预测探索,本文使用随机森林和支持向量机两种算法,对ArchDB40数据库及自建数据集中的β-发夹模体进行预测.对于同一数据集,在特征参数和检验方法均相同的情况下,随机森林算法的预测精度要高于支持向量机算法.此外,由于随机森林算法在参数维数较高的情况下不会发生过拟合现象,所以本文采用了将高维特征参数输入随机森林算法的方法来预测β-发夹,得到了较好的预测效果:对ArchDB40数据库中的β-发夹进行预测,其5-交叉检验的预测精度和相关系数分别是83.3%和0.59;对自建数据集中的β-发夹
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