【摘 要】
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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.
【机 构】
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哈尔滨医科大学生物信息学系,150086
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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.
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