Klassificering av patientprover är en viktig aspekt av cancerdiagnos och behandling. Stödvektorn (SVM) har framgångsrikt applicerats på mikroarray cancer diagnos problem. Men, en svaghet i SVM är att givet en tumör prov, det bara förutspår en cancerklass etikett men inte ger någon uppskattning av den underliggande sannolikheten. Vi föreslår bestraffad logistisk regression (PLR) som ett alternativ till SVM för mikroarray cancer diagnos problem. Vi visar att när man använder samma uppsättning gener, PLR och SVM utför på samma sätt i cancerklassificering, men PLR har fördelen att dessutom ge en uppskattning av den underliggande sannolikheten. Ofta ett primärt mål i microarray cancer diagnos är att identifiera de gener som ansvarar för klassificeringen, snarare än klass förutsägelse. Vi överväger två gen urvalsmetoder i detta papper, univariat ranking (UR) och rekursiv funktionseliminering (RFE). Empiriska resultat indikerar att PLR kombinerat med RFE tenderar att välja färre gener än andra metoder och också presterar bra i både korsvalidering och prov. En snabb algoritm för att lösa PLR beskrivs också.
Zhu och Hastie REF jämför stöd vektor maskin (SVM) och bestraffad logistisk regression (PLR) för mikroarray cancer diagnos problem.
Classification of gene microarrays by penalized logistic regression
{'venue': 'Biostatistics', 'journal': 'Biostatistics', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Medicine']}