Abstract-This paper undersöker variabelt urval (VS) och klassificering för biomedicinska dataset med en liten provstorlek och en mycket hög indatadimension. De sekventiella sparse Bayesianska inlärningsmetoderna med linjära baser används som grundläggande VS-algoritm. Valda variabler matas till de kärnbaserade probabilistiska klassificeringarna: Bayesian minst kvadratstöd vektormaskiner (BayLSSVMs) och relevans vektormaskiner (RVMs). Vi använder packningstekniker för både VS och modellbygge för att förbättra tillförlitligheten hos de utvalda variablerna och den prediktiva prestandan. Denna modelling strategi tillämpas på verkliga medicinska klassificeringsproblem, inklusive två binära cancerdiagnos problem baserat på mikroarray data och en hjärntumör multiklass klassificering problem med spektra förvärvas via magnetisk resonansspektroskopi. Arbetet jämförs experimentellt med andra VS-metoder. Det visas att användningen av paketering kan förbättra tillförlitligheten och stabiliteten hos både VS och modellprognoser. Index Terms-Baging, kärnbaserade probabilistiska klassificeringar, magnetisk resonansspektroskopi (MRS), mikroarray, sparse Bayesian learning (SBL), variabelt urval (VS).
I en annan studie, variabla urval och klassificering med Bayesian minst kvadrater Stöd vektor maskiner (SVMs) och Relevans vektor maskiner tillämpades på mikroarray och spektroskopi data REF.
Bagging Linear Sparse Bayesian Learning Models for Variable Selection in Cancer Diagnosis
{'venue': 'IEEE Transactions on Information Technology in Biomedicine', 'journal': 'IEEE Transactions on Information Technology in Biomedicine', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}