WEKO3
アイテム
GroupAdaBoost:accurate prediction and selection of important genes
http://hdl.handle.net/10445/6925
http://hdl.handle.net/10445/6925a324583b-1b2f-46f8-8e4d-53bb9a3c8f00
| 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 | GroupAdaBoost:accurate prediction and selection of important genes | |||||
| 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 |
竹之内, 高志
× 竹之内, 高志× Ushijima, Masaru× Eguchi, Shinto |
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| 抄録 | ||||||
| 内容記述タイプ | Abstract | |||||
| 内容記述 | 本論文ではブースティング法の実データへの応用として，バイオインフォマティクスデータへの適用を行った．多くの遺伝子発現データは高次元・小サンプル・高相関であり，疾病に関連する遺伝子を抽出し判別精度を安定させるのは困難である．この問題に対し, 複数の遺伝子が群を成しているという先験知識を組み込んだグループアダブーストを提案し，判別精度の向上と共に，有意な遺伝子の安定した選択を実現した．公開データで提案法の有用性を検証した． | |||||
| 書誌情報 |
IPSJ Transactions on Bioinformatics 巻 48, 号 SIG5, p. 1-8, 発行日 2007 |
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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 | |||||
