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タイトル: GroupAdaBoost:accurate prediction and selection of important genes
著者: Takenouchi, Takashi
Ushijima, Masaru
Eguchi, Shinto
アブストラクト: 本論文ではブースティング法の実データへの応用として,バイオインフォマティクスデータへの適用を行った.多くの遺伝子発現データは高次元・小サンプル・高相関であり,疾病に関連する遺伝子を抽出し判別精度を安定させるのは困難である.この問題に対し, 複数の遺伝子が群を成しているという先験知識を組み込んだグループアダブーストを提案し,判別精度の向上と共に,有意な遺伝子の安定した選択を実現した.公開データで提案法の有用性を検証した.
研究業績種別: 原著論文/Original Paper
資料種別: Journal Article
査読有無: あり/yes
単著共著: 共著/joint
発表雑誌名,発表学会名など: IPSJ Transactions on Bioinformatics
巻: 48
号: SIG5
開始ページ: 1
終了ページ: 8
年月日: 2007年
出現コレクション:竹之内 高志

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