郭冰
- 作品数：2 被引量：0H指数：0
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- 基于错分代价的HingeBoost算法在高维数据判别分析中的应用
- 2015年
- 目的探讨基于错分代价的HingeBoost算法在二分类高维数据中分类判别的效果。方法通过模拟试验和实际代谢组学数据分析,对HingeBoost算法、AdaBoost算法、支持向量机、随机森林四种方法进行比较,并用ROC曲线下面积、灵敏度、特异度和错误率评价。结果模拟试验和真实代谢组数据分析显示,HingeBoost算法内部参数错分代价能影响分类结果的判别,在线性结构、同时存在大量噪声变量时分类效果优于其他三种算法。结论 HingeBoost算法将错分代价引入模型,达到减少假阳性错误或假阴性错误的目的,同时有很强的抗噪声能力,适用于高维代谢组学数据分析,值得进一步研究。
- 郭冰李海龙侯艳李康
- HingeBoost算法在高维数据判别分析中的应用
- 目的：探讨HingeBoost算法在二分类高维数据中分类判别的效果.方法：通过模拟试验和实际代谢组学数据分析,对HingeBoost算法、AdaBoost算法、支持向量机、随机森林四种方法进行比较,并用ROC曲线下面积、...
- 郭冰李海龙侯艳李康
- 关键词：抗噪声能力
- 文献传递
