Bakgrund: Val av relevanta gener för provklassificering är en vanlig uppgift i de flesta genuttrycksstudier, där forskare försöker identifiera minsta möjliga uppsättning gener som fortfarande kan uppnå god prediktiv prestanda (till exempel för framtida användning med diagnostiska ändamål i klinisk praxis). Många genurval tillvägagångssätt använder univariat (gen-för-gen) rankning av genrelevans och godtyckliga trösklar för att välja antalet gener, kan endast tillämpas på två-klass problem, och använda genurval kriterier som inte är relaterade till klassificeringsalgoritmen. Däremot är slumpmässig skog en klassificeringsalgoritm väl lämpad för mikroarray data: den visar utmärkt prestanda även när de flesta prediktiva variabler är buller, kan användas när antalet variabler är mycket större än antalet observationer och i problem som omfattar mer än två klasser, och avkastning mäter av variabel betydelse. Därför är det viktigt att förstå prestanda slumpmässiga skogen med microarray data och dess möjliga användning för gen val.
Detta beslut träder i kraft dagen efter det att det har offentliggjorts i Europeiska unionens officiella tidning. studerade slumpmässig skogsklassificering algoritm för mikroarray data och visade utmärkt prestanda genom att överväga buller som de flesta prediktiva variabler REF.
Gene selection and classification of microarray data using random forest
{'venue': 'BMC Bioinformatics', 'journal': 'BMC Bioinformatics', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}