Bakgrund: Flera klassificerings- och funktionsvalsmetoder har studerats för identifiering av differentialt uttryckta gener i mikroarraydata. Klassificeringsmetoder som SVM, RBF Neural Nets, MLP Neural Nets, Bayesian, Decision Tree och Random Forrest metoder har använts i nyligen genomförda studier. Dessa metoders noggrannhet har beräknats med valideringsmetoder såsom v-faldig validering. Det finns dock ingen jämförelse mellan dessa metoder för att hitta en bättre ram för klassificering, klustering och analys av resultat mikroarray genuttryck.
I REF jämfördes klassificeringsmetodernas effektivitet, inklusive SVM, RBF Neural Nets, MLP Neural Nets, Bayesian, Decision Tree och Random Forrest-metoder.
A comparative study of different machine learning methods on microarray gene expression data
{'venue': 'BMC Genomics', 'journal': 'BMC Genomics', 'mag_field_of_study': ['Medicine', 'Biology']}