随机梯度boosting算法在代谢组学研究中的应用
本文关键词:随机梯度boosting算法在代谢组学研究中的应用
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【摘要】:目的探讨随机梯度boosting算法(SGB)对代谢组学数据分类判别和代谢物筛选的效果。方法每一次迭代均根据损失函数最小化原则得出"伪残差",并用最小二乘法对其构建基础分类器(决策树),最终组合各分类器形成随机梯度boosting模型。通过模拟实验和真实代谢组学数据的分析,与Adaboost、RF、SVM三种算法进行比较。结果无论是在模拟条件下还是真实数据中,随机梯度boosting算法的分类准确性都优于其他三种算法。算法可评价各代谢物重要性,有效地筛选出部分代谢物。结论随机梯度boosting算法适用于代谢组学数据研究,对疾病早期诊断、治疗和预后具有重要价值,值得进一步研究和探索。
【作者单位】: 哈尔滨医科大学卫生统计教研室;复旦大学附属肿瘤医院临床资料统计室;
【基金】:国家自然科学基金资助(81172767)
【分类号】:R341;TP18
【正文快照】: 代谢物组学是在后基因组学时代兴起的一门跨领域学科,其主要目标是定量地研究生命体对外界刺激、病理生理变化、以及基因突变而产生的其体内代谢物水平的多元动态反应,目前已发展并渗透到各个生物学领域,如疾病早期诊断〔1〕、医药研制开发、营养食品科学、毒理学等。代谢组
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,本文编号:1145675
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