Modellering känslighet för läkemedel baserade på genetiska karakteriseringar är en betydande utmaning inom området systemmedicin. Ensemblebaserade tillvägagångssätt som Random Forests har visat sig fungera bra i både individuella sensitivitetsprognoser och team science baserade förutsägelseutmaningar. Random Forests genererar dock en deterministisk prediktiv modell för varje läkemedel baserat på den genetiska karakteriseringen av cellinjerna och ignorerar förhållandet mellan olika läkemedelskänsligheter under modellgenerering. Denna ansökan motiverar behovet av generering av multivariat ensemble lärande tekniker som kan öka förutsägelse noggrannhet och förbättra variabel betydelse rankning genom att införliva sambanden mellan olika utdata svar. I denna artikel föreslår vi ett nytt kostnadskriterium som fångar upp skillnaderna i resultatresponsstrukturen mellan träningsdata och nodprover som skillnaden i de två empiriska kopulorna. Vi illustrerar att copula är lämpliga för att fånga den multivariata strukturen av utdata svar oberoende av marginalfördelningar och den copula baserade multivariata slumpmässiga skogsramverk kan ge högre noggrannhet förutsägelse och förbättrad variabelt urval. Den föreslagna ramen har validerats om genomik av läkemedelskänslighet för cancer och cancer cellinje encyclopedia databas.
REF visar att copula baserad multivariat slumpmässig skog ram ökar noggrannheten och ger förbättrad variabelt urval.
A Copula Based Approach for Design of Multivariate Random Forests for Drug Sensitivity Prediction