Bakgrund: Gen val är en viktig del av microarray dataanalys eftersom det ger information som kan leda till en bättre mekanistisk förståelse av ett undersökt fenomen. Samtidigt, gen val är mycket svårt på grund av den bullriga naturen av microarray data. Som en följd av detta utförs ofta genselektion med maskininlärningsmetoder. Random Forest-metoden är särskilt väl lämpad för detta ändamål. I detta arbete jämfördes fyra toppmoderna Random Forest-baserade funktionsvalsmetoder i ett genvalssammanhang. Analysen inriktades på urvalets stabilitet eftersom det, även om det är nödvändigt för att fastställa resultatens betydelse, ofta ignoreras i liknande studier. Jämförelsen av noggrannheten efter valet av en validering av Random Forests klassificeringar visade att alla undersökta metoder var likvärdiga i detta sammanhang. Metoderna skilde sig dock avsevärt åt i fråga om antalet utvalda gener och selektionens stabilitet. Av de analyserade metoderna förutspådde Boruta-algoritmen de flesta generna som potentiellt viktiga. Felfrekvensen efter valet, som är en ofta använd åtgärd, befanns vara ett potentiellt vilseledande mått på genselektionens kvalitet. När antalet konsekvent utvalda gener övervägdes var Boruta-algoritmen helt klart den bästa. Även om det också var den mest beräkningsintensiva metoden kunde Boruta-algoritmens beräkningskrav reduceras till nivåer jämförbara med andra algoritmer genom att Random Forests betydelse ersattes med ett jämförbart mått från Random Ferns (en liknande men förenklad klassificering). Trots sina konstruktionsantaganden, de minimala optimala urvalsmetoderna, befanns välja en stor del av falska positiva.
REF studerade påverkan av genselektion i mikromatrisdataanalys eftersom det kan ge fruktbar information.
Robustness of Random Forest-based gene selection methods
{'venue': 'BMC Bioinformatics', 'journal': 'BMC Bioinformatics', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Biology', 'Medicine', 'Computer Science']}