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题名加权函数对变量筛选结果的影响
被引量：1
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作者
林兆洲
史新元
乔延江
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机构
北京中医药大学中药学院
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出处
《世界科学技术-中医药现代化》
北大核心
2012年第4期1760-1766,共7页
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基金
科学技术部国家"重大新药创制"科技重大专项(2010ZX09502-002):清开灵注射液安全性关键技术研究
负责人:乔延江
+1 种基金
北京市"中药基础与新药研究重点实验室"
负责人:乔延江
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文摘
为了明确加权函数对变量筛选结果的影响,本文以乳块消糖衣片包衣厚度为载体,用CARS方法筛选其近红外光谱特征变量,并考察加权函数对变量筛选结果的影响。结果表明,借助CARS法可以筛选出CHn在近红外区的特征性吸收变量,模型的预测性能较全谱片最小二乘(PLS)模型有一定的提高。将CARS中原加权函数(i.e.回归系数)替换为VIP后,所选变量的解释性得到提高,但模型的预测性能略有下降。即变量的解释性与模型的预测性能之间没有必然的联系。为了确保结果的可靠性,用上述方法对玉米蛋白特征变量进行筛选,可以得到类似的结论。
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关键词
加权函数CARS
蒙特卡洛抽样
变量解释性vip
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Keywords
Weight function, competitive adaptive reweighted sampling （CARS）, Monte Carlo sampling, interpretation, variable importance in the projection （vip）
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分类号
R195.1
[医药卫生—卫生统计学]
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