高维组学变量筛选方法的稳定性评价方法及应用

• 作者: 侯艳 李康 王璟涛
• 来源期刊: 中国卫生统计
• 关键词: 组学 高维数据 变量筛选 稳定性
• 年，卷（期）: 2016,（3）
• 所属期刊栏目: 论著
• 页码范围: 374-378
• 页数: 5页
• 字数: 3928字
• 语种: 中文

摘要

目的 在高维组学变量筛选过程中,当数据发生轻微变化时,变量筛选方法筛选出的变量会发生一定的变化.本文探索如何评价筛选变量的结果是否稳定.方法 通过模拟实验,分析对比了HD、SCSR、TD、KI、CW、RCW六种稳定性评价方法的准确性及变异程度,并通过实例结合PLS、svmRFE和RF三种变量筛选方法对SCSR方法进行了考察.结果 当变量排序为随机产生时,SCSR、KI和RCW三种方法基本能够在取各种变量数目情况下始终接近于最小值0.对于置换标签和变量值后的数据集,PLS、RF、svmRFE三种方法的稳定性几乎完全相同,SCSR、KI和RCW三种稳定性评价指标在取不同筛选阈值时都达到了最小期望值.在评价指标的稳定性上,HD和SCSR能够保持很小的变异,具有更好的稳健性.结论 SCSR的准确性和稳定性最好,推荐作为稳定性评价指标.