【摘 要】
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目的应用随机森林和支持向量机算法处理乳腺癌基因数据,筛选三阴性和非三阴性乳腺癌的差异基因,为临床应用提供更多的参考靶点。方法使用TCGA乳腺癌基因数据,通过t检验和随机
【机 构】
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河北医科大学公共卫生学院流行病与卫生统计学教研室,河北省环境与人群健康重点实验室,河北医科大学公共卫生学院劳动卫生与环境卫生教研室
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目的应用随机森林和支持向量机算法处理乳腺癌基因数据,筛选三阴性和非三阴性乳腺癌的差异基因,为临床应用提供更多的参考靶点。方法使用TCGA乳腺癌基因数据,通过t检验和随机森林进行降维处理,然后使用支持向量机、支持向量机递归特征消除法、随机森林进行变量重要性排序,将随机森林和支持向量机与向前变量选择法结合进行模型预测并完成最终变量筛选,通过Holdout验证评价模型效果。结果数据经t检验的FDR降维后剩余18702个基因,经随机森林降维后剩余6326个基因;对降维后经三种方法排序的数据建立预测模型,获得各模型
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