WEKO3
アイテム
Robust model selection for classification of microarrays
http://hdl.handle.net/10445/6872
http://hdl.handle.net/10445/68723707f6db-31cc-4750-b781-a9565b76893e
| Item type | 学術雑誌論文 / Journal Article(1) | |||||
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| 公開日 | 2013-04-15 | |||||
| タイトル | ||||||
| タイトル | Robust model selection for classification of microarrays | |||||
| 言語 | ||||||
| 言語 | eng | |||||
| 資源タイプ | ||||||
| 資源タイプ識別子 | http://purl.org/coar/resource_type/c_6501 | |||||
| 資源タイプ | journal article | |||||
| アクセス権 | ||||||
| アクセス権 | metadata only access | |||||
| アクセス権URI | http://purl.org/coar/access_right/c_14cb | |||||
| 著者 |
Suzuki, Ikumi
× Suzuki, Ikumi× 竹之内, 高志× Ohira, Miki× Oba, Shigeyuki× Ishii, Shin |
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| 抄録 | ||||||
| 内容記述タイプ | Abstract | |||||
| 内容記述 | マイクロアレイ情報に基づく医療診断においては，データは多くの場合，高次元・小サンプルであり，有意な遺伝子を予め選択し，選択された遺伝子の発現量の重み付け和で判別を行うという単純な方法がしばしば採用される．しかし小サンプルであるが故に，実験する度に選択される遺伝子が異なったり，判別精度が安定せずに問題となっていた．本論文では，ブートストラップ法を用いて最悪ケースを評価し改善するというミニマックス戦略を採用することで，遺伝子選択の不安定さを回避する方法を提案した．単純に判別性能を見て選択する場合と比較して，選択の信頼度も評価することになるため，ロバストな遺伝子選択が可能となっている． | |||||
| 書誌情報 |
Cancer Informatics 巻 7, p. 141-157, 発行日 2009 |
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| 査読有無 | ||||||
| 値 | あり/yes | |||||
| 研究業績種別 | ||||||
| 値 | 原著論文/Original Paper | |||||
| 単著共著 | ||||||
| 値 | 共著/joint | |||||
| 出版者 | ||||||
| 出版者 | Springer | |||||
