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Boosting算法对卵巢癌代谢组数据的应用研究
被引量：
4
1
作者
武振宇
贾慧珣
朱骥
《中国卫生统计》
CSCD
北大核心
2012年第6期786-789,共4页
目的应用Boosting算法建立模型,对卵巢癌和非卵巢癌(卵巢囊肿和子宫肌瘤)患者的尿液代谢组数据进行分析,提取出具有生物学意义的代谢组分,为卵巢癌的早期诊断及疾病机理提供线索。方法将决策树与Boosting算法相结合,对患者的临床样品代...
目的应用Boosting算法建立模型,对卵巢癌和非卵巢癌(卵巢囊肿和子宫肌瘤)患者的尿液代谢组数据进行分析,提取出具有生物学意义的代谢组分,为卵巢癌的早期诊断及疾病机理提供线索。方法将决策树与Boosting算法相结合,对患者的临床样品代谢组数据进行分析,并对代谢组分进行逐步筛选,得到鉴别卵巢癌患者的重要代谢组分。结果由Boosting模型得到的排序靠前的10个差异代谢组分,能够将卵巢癌与对照组患者进行较好的判别分类,其ROC曲线下面积达到了0.944。结论 Boosting模型可以有效地应用于卵巢癌代谢组数据,在保证较高的分类正确率的同时可以得到对分类起作用的重要的代谢组分。
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关键词
代谢组学
BOOSTING
特征筛选
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职称材料
随机梯度boosting算法在代谢组学研究中的应用
被引量：
6
2
作者
章光明
刘晋
+1 位作者
贾慧珣
李康
《中国卫生统计》
CSCD
北大核心
2013年第3期323-326,共4页
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...
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。
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关键词
随机梯度boosting
代谢组学
分类判别
特征筛选
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职称材料
题名
Boosting算法对卵巢癌代谢组数据的应用研究
被引量：
4
1
作者
武振宇
贾慧珣
朱骥
机构
复旦大学
公共卫生学院卫生
统计
教研
室
复旦大学附属肿瘤医院临床资料统计室
出处
《中国卫生统计》
CSCD
北大核心
2012年第6期786-789,共4页
基金
国家青年科学基金项目资助(81001286)
"中央高校基本科研业务费专项资金"资助
文摘
目的应用Boosting算法建立模型,对卵巢癌和非卵巢癌(卵巢囊肿和子宫肌瘤)患者的尿液代谢组数据进行分析,提取出具有生物学意义的代谢组分,为卵巢癌的早期诊断及疾病机理提供线索。方法将决策树与Boosting算法相结合,对患者的临床样品代谢组数据进行分析,并对代谢组分进行逐步筛选,得到鉴别卵巢癌患者的重要代谢组分。结果由Boosting模型得到的排序靠前的10个差异代谢组分,能够将卵巢癌与对照组患者进行较好的判别分类,其ROC曲线下面积达到了0.944。结论 Boosting模型可以有效地应用于卵巢癌代谢组数据,在保证较高的分类正确率的同时可以得到对分类起作用的重要的代谢组分。
关键词
代谢组学
BOOSTING
特征筛选
Keywords
Metabnomics data
Boosting
Feature selection
分类号
R737.31 [医药卫生—肿瘤]
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职称材料
题名
随机梯度boosting算法在代谢组学研究中的应用
被引量：
6
2
作者
章光明
刘晋
贾慧珣
李康
机构
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
出处
《中国卫生统计》
CSCD
北大核心
2013年第3期323-326,共4页
基金
国家自然科学基金资助(81172767)
文摘
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。
关键词
随机梯度boosting
代谢组学
分类判别
特征筛选
Keywords
Stochastic gradient boosting
Metabolomics
Classification
Feature selection
分类号
R341 [医药卫生—基础医学]
TP18 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
Boosting算法对卵巢癌代谢组数据的应用研究
武振宇
贾慧珣
朱骥
《中国卫生统计》
CSCD
北大核心
2012
4
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
随机梯度boosting算法在代谢组学研究中的应用
章光明
刘晋
贾慧珣
李康
《中国卫生统计》
CSCD
北大核心
2013
6
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