【摘 要】
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目的：探讨HingeBoost算法在二分类高维数据中分类判别的效果.方法：通过模拟试验和实际代谢组学数据分析,对HingeBoost算法、AdaBoost算法、支持向量机、随机森林四种方法进行比
【出 处】
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中国卫生统计(生物统计)2014学术年会
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目的：探讨HingeBoost算法在二分类高维数据中分类判别的效果.方法：通过模拟试验和实际代谢组学数据分析,对HingeBoost算法、AdaBoost算法、支持向量机、随机森林四种方法进行比较,并用ROC曲线下面积、灵敏度、特异度和错误率评价.结果：模拟试验和真实代谢组数据分析显示,HingeBoost算法内部参数错分代价能影响分类结果的判别,特别是在线性结构、同时存在大量噪声变量时分类效果优于其他三种算法.结论：HingeBoost算法有很强的抗噪声能力,而且将错分代价引入模型,达到减少假阳性错误或假阴性错误的目的,适用于高维代谢组学数据分析,值得进一步研究.
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