结合表达谱信息进行基因功能预测中样本不平衡处理

摘要：

应用机器学习进行分类是基因功能预测的一种重要手段.但许多预测集中的阳性样本过少,会降低功能预测的效果.针对此问题本文对结合支持向量机(SVM)算法的几种常用非平衡数据分类方法进行实验比较.在此基础上提出通过加权修正投票的整合策略,以提高预测效果.实验结果显示,加权修正投票的整合方法在所有方法中获得更好更稳定的结果.

关键词： 支持向量机 功能预测 基因表达谱 不平衡处理

作者: 朱明珠 郭政 李彦辉 李霞 高磊 刘帅

作者单位: 哈尔滨医科大学生物信息学系,150086

会议类型: 国内会议

会议名称: 第十届全国医药信息学大会

会议地点: 广东深圳

会议语种:中文

页码: 180-184

在线出版日期: 2005-11-11（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）