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相比于常见的二分类问题,实际应用中多分类问题如不同癌症的诊断,同种癌症不同亚型的鉴别等问题更加复杂,数据的不平衡性对模型分类预测结果影响较大.本研究基于传统的Adaboost框架采用一种新的欠抽样boosting方法,用于处理高维组学多分类不平衡数据.
boosting在多分类高维组学不平衡数据中的应用
【摘 要】
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相比于常见的二分类问题,实际应用中多分类问题如不同癌症的诊断,同种癌症不同亚型的鉴别等问题更加复杂,数据的不平衡性对模型分类预测结果影响较大.本研究基于传统的Adaboost框架采用一种新的欠抽样boosting方法,用于处理高维组学多分类不平衡数据.
【机 构】
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哈尔滨医科大学卫生统计学教研室
【出 处】
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2017年中国卫生统计学学术年会
【发表日期】
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2017年10期
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