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摘要:
目的 探讨基于随机森林(RF)回归估计因果关系网络的效果.方法 通过模拟实验设定因果关系网络,对数据标准化后,利用全条件RF回归对其进行估计并评价其准确性.另外将该方法用于卵巢癌基因表达谱数据,并对分析结果进行验证.结果 模拟实验结果表明RF回归对于预先设定网络关系的识别能力明显优于贝叶斯网络方法.当选择合适的阈值时,随着样本含量的增加基于随机森林回归方法构建的网络准确性不断提高,但传统经典的贝叶斯方法效果基本保持不变;实例分析结果验证,基于RF回归方法能够得到与现有数据库的网络结构.结论 应用基于RF回归方法估计的网络,能够在样本量较少的情况下得出准确度较高的网络.
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文献信息
篇名 基于随机森林回归的网络构建方法及应用
来源期刊 中国卫生统计 学科
关键词 调控网络 随机森林回归 贝叶斯网络
年,卷(期) 2015,(4) 所属期刊栏目 论著
研究方向 页码范围 558-561
页数 4页 分类号
字数 3515字 语种 中文
DOI
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 李康 哈尔滨医科大学卫生统计学教研室 95 646 15.0 21.0
2 侯艳 哈尔滨医科大学卫生统计学教研室 39 143 6.0 10.0
3 杨凯 哈尔滨医科大学卫生统计学教研室 12 20 2.0 4.0
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研究主题发展历程
节点文献
调控网络
随机森林回归
贝叶斯网络
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
中国卫生统计
双月刊
1002-3674
21-1153/R
大16开
沈阳市和平区北二马路92号
8-39
1984
chi
出版文献量(篇)
6078
总下载数(次)
19
总被引数(次)
51365
相关基金
国家自然科学基金
英文译名:the National Natural Science Foundation of China
官方网址:http://www.nsfc.gov.cn/
项目类型:青年科学基金项目(面上项目)
学科类型:数理科学
论文1v1指导