arXiv 机器学习· Tareque Mohmud Chowdhury, Abu Raihan Mostofa Kamal·· 18 小时前AI 评分29
基于 TCGA RNA-Seq 数据质量感知混合基因选择的集成分类与癌症特异性基因特征
Ensemble Classification and Cancer-Specific Gene Signatures from Quality-Aware Hybrid Gene Selection in TCGA RNA-Seq data
AI 导读
基于质量感知混合 Boruta 选择器，研究人员利用 33 种癌症类型的 10,469 例 TCGA 肿瘤数据开发并评估了集成分类器与癌症特异性基因特征。在锁定测试集上，逻辑回归单学习器实现 0.943 平衡准确率，Stacking 在 100 基因 panel 下优于逻辑回归，且 9 种癌症的 5 基因 I 期肿瘤 panel 达到 ROC AUC >= 0.99。
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