【摘 要】
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目的研究类不平衡是否会给基因表达数据的类别预测带来额外挑战,通过公开数据集评估7种分类器在不同类平衡比例数据上的表现,旨在为后续研究提供理论基础。方法在真实数据集
【基金项目】
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黑龙江省自然科学基金项目(LH2019H005),哈尔滨医科大学研究生科研和实践创新基金资助项目(YJSKYCX2019-74HYD)
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目的研究类不平衡是否会给基因表达数据的类别预测带来额外挑战,通过公开数据集评估7种分类器在不同类平衡比例数据上的表现,旨在为后续研究提供理论基础。方法在真实数据集上按不同比例抽取样本组成训练集(阴性样本量Nn=10,阳性样本量Np=10,15,20,30,35;Nn=15,Np=5,10,15,25,30)和测试集(Nn=20,Np=20),组成10组新数据集,并选取常用7种分类算法(SVM、C4.5、NB、RF、KNN、AdaBoost、Bagging)对10组新数据集进行分析,比较单次抽样分类与100
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