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首页 > 中国卫生统计 > 条件推断森林在高维组学数据分析中的应用

条件推断森林在高维组学数据分析中的应用

The Application of Conditional Inference Forest to the Analysis of High-dimensional Omics Data

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摘要目的 探讨条件推断森林(CIF)在自变量相关情况下变量筛选和分类研究中的应用.方法 通过模拟实验和实例比较RF和CIF的变量筛选和分类,并通过变量重要性评分和OOB错误率进行评价.结果 模拟实验表明,在自变量相关的情况下,CIF的变量筛选结果明显优于RF的变量筛选结果;实例数据分析结果表明,CIF筛选出变量的OOB错误率低于RF.结论 CIF适用于变量相关的情况,具有实用价值.

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作者 杨凯 [1] 侯艳 [1] 李康 [1] 学术成果认领
作者单位 哈尔滨医科大学卫生统计教研室 150081 [1]
关键词 条件推断森林相关变量筛选Conditional inference forestCorrelationVariable selection
医学主题词 树(Trees)目的(Goals)研究(Research)方法(Methods)性(Sex)
栏目名称
论著
发布时间 2016-07-22（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
基金项目
国家自然科学基金（81473072）
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中国卫生统计

中国卫生统计

2016年33卷2期

215-218页

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