Ensemble learning and hierarchical data representation for microarray classification
Visualitza/Obre
06701647.pdf (241,5Kb) (Accés restringit)
Sol·licita una còpia a l'autor
Què és aquest botó?
Aquest botó permet demanar una còpia d'un document restringit a l'autor. Es mostra quan:
- Disposem del correu electrònic de l'autor
- El document té una mida inferior a 20 Mb
- Es tracta d'un document d'accés restringit per decisió de l'autor o d'un document d'accés restringit per política de l'editorial
Estadístiques de LA Referencia / Recolecta
Inclou dades d'ús des de 2022
Cita com:
hdl:2117/22027
Tipus de documentText en actes de congrés
Data publicació2013
EditorInstitute of Electrical and Electronics Engineers (IEEE)
Condicions d'accésAccés restringit per política de l'editorial
Tots els drets reservats. Aquesta obra està protegida pels drets de propietat intel·lectual i
industrial corresponents. Sense perjudici de les exempcions legals existents, queda prohibida la seva
reproducció, distribució, comunicació pública o transformació sense l'autorització del titular dels drets
Abstract
The microarray data classification is an open and active research field. The development of more accurate algorithms is of great interest and many of the developed techniques can be straightforwardly applied in analyzing different kinds of omics data. In this work, an ensemble learning algorithm is applied within a classification framework that already got good predictive results. Ensemble techniques take individual experts, (i.e. classifiers), to combine them to improve the individual expert results with a voting scheme. In this case, a thinning algorithm is proposed which starts by using all the available experts and removes them one by one focusing on improving the ensemble vote. Two versions of a state of the art ensemble thinning algorithm have been tested and three key elements have been introduced to work with microarray data: the ensemble cohort definition, the nonexpert notion, which defines a set of excluded expert from the thinning process, and a rule to break ties in the thinning process. Experiments have been done on seven public datasets from the Microarray Quality Control study, MAQC. The proposed key elements have shown to be useful for the prediction performance and the studied ensemble technique shown to improve the state of the art results by producing classifiers with better predictions.
CitacióBosio, M. [et al.]. Ensemble learning and hierarchical data representation for microarray classification. A: IEEE International Conference on Bioinformatics and Bioengineering. "BIBE 2013: 13th IEEE International Conference on BioInformatics and BioEngineering: Chania, Greece: November 10-13, 2013". Chania: Institute of Electrical and Electronics Engineers (IEEE), 2013, p. 1-4.
Versió de l'editorhttp://ieeexplore.ieee.org/xpl/articleDetails.jsp?arnumber=6701647
Fitxers | Descripció | Mida | Format | Visualitza |
---|---|---|---|---|
06701647.pdf | 241,5Kb | Accés restringit |