利用机器学习方法预测基因本体(GO)项
机器学习
2019-09-27 v2 计算工程、金融与科学
定量方法
机器学习
摘要
我们应用机器学习预测一个基因是否参与轴突再生。我们从不同数据库中提取了31个特征并训练了五个机器学习模型。我们的最优模型为含50个子模型的随机森林分类器(Random Forest Classifier),测试得分为85.71%,比基线分数高4.1%。我们得出结论:我们的模型具有一定预测能力。类似的方法和特征可用于预测其他基因本体(GO)项。
引用
@article{arxiv.1711.00001,
title = {Gene Ontology (GO) Prediction using Machine Learning Methods},
author = {Haoze Wu and Yangyu Zhou},
journal= {arXiv preprint arXiv:1711.00001},
year = {2019}
}
备注
The results in this paper result from a biased test set, and is therefore not reliable