用于昼夜节律周期调控小分子分类的进化优化：可靠性评估

昼夜节律在调节生物过程中起着至关重要的作用，其紊乱与多种健康问题相关。识别影响昼夜周期的小分子对于开发靶向疗法至关重要。本研究探讨了利用进化优化技术提升此类分子分类效果的方法。我们应用进化算法优化特征选择与分类性能。采用了多种机器学习分类器，并通过准确率和泛化能力对性能进行了评估。结果表明，所提出的进化优化方法相比基线模型提升了分类准确率并降低了过拟合。此外，将准确率方差用作惩罚因子可以增强模型在实际应用中的可靠性。本研究证实了进化优化是分类昼夜节律调控小分子的有效策略。所提出的方法不仅提升了预测性能，还确保了更稳健的模型。