换一批比例优势boosting算法在高维有序多分类数据分析中的应用
The Application of Proportional Odds Boosting to the Analysis of Ordinal Multiclass High-dimensional Omics Data
摘要目的 探讨比例优势boosting算法在高维组学多分类有序数据中变量筛选和分类预测的应用.方法 通过模拟实验和实例比较比例优势boosting算法和其他常用的多分类boosting算法在变量筛选和分类效果中的差异.结果 模拟实验表明,比例优势boosting算法的变量筛选效果,尤其在小样本情况下要明显优于其他方式,分类效果略优于其他方式;实例数据分析结果表明,比例优势boosting变量筛选效果要优于其他方式,在分类效果上略低于随机梯度boosting, 但优于其他boosting方式.结论 比例优势boosting算法适用于高维有序多分类数据,具有实用价值.
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2018-08-01（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
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