Abstrakt. De biologiska vetenskaperna genomgår en explosion i mängden tillgängliga data. Nya metoder för dataanalys behövs för att hantera uppgifterna. Vi presenterar arbete med hjälp av KDD för att analysera data från muterade fenotyp tillväxtexperiment med jästen S. cerevisiae för att förutsäga nya genfunktioner. Analysen av uppgifterna visade på ett antal utmaningar: etiketter i flera klasser, ett stort antal glesbefolkade klasser, behovet av att lära sig en uppsättning exakta regler (inte en fullständig klassificering) och en mycket stor mängd saknade värden. Vi utvecklade omsamplingsstrategier och modifierade algoritmen C4.5 för att hantera dessa problem. Man lärde sig regler som är korrekta och biologiskt meningsfulla. Reglerna förutsäger funktion av 83 putativa gener av för närvarande okänd funktion med en uppskattad noggrannhet på ≥ 80%.
I REF ändrade författarna algoritmen C4.5 för att hantera flermärkningsklassificering.
Knowledge Discovery in Multi-label Phenotype Data
{'venue': 'PKDD', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}