Mikromatrisdata ger information om uttrycksnivåer av tusentals gener i en cell i ett enda experiment. Många ansträngningar har gjorts för att använda genuttrycksprofiler för att förbättra precisionen i tumörklassificeringen. I vår nuvarande studie har vi använt referensdata om tjocktarmscancer för analys. Val av funktioner görs med hjälp av t - statistik. Jämförande studie av klass förutsägelse noggrannhet av 3 olika klassificerare viz., stöd vektor maskin (SVM), neurala nät och logistisk regression utfördes med hjälp av topp 10 gener rankas av t-statistik. SVM visade sig vara den bästa klassificeringen för denna datauppsättning baserat på arean under mottagarens karakteristiska kurva (AUC) och total noggrannhet. Logistisk regression rankas som den näst bästa klassificeringen följt av Multi Layer Perceptron (MLP). De tio bästa generna som valts ut av oss för klassificering är alla väl dokumenterade för deras varierande uttryck i tjocktarmscancer. Vi drar slutsatsen att SVM tillsammans med t-statistikbaserat funktionsval är ett effektivt och livskraftigt alternativ till populära tekniker.
Med funktionsval med hjälp av t-statistik valde författarna 10 gener REF.
Colon cancer prediction with genetic profiles using intelligent techniques
{'venue': 'Bioinformation', 'journal': 'Bioinformation', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}