基于Ensemble SVM的蛋白质结构域边界预测

• 作者: 刘文 樊永显
• 来源期刊: 桂林电子科技大学学报
• 学科: 工学
• 关键词: 蛋白质结构域 机器学习 EnsembleSVM 分类器
• 年，卷（期）: 2017,（1）
• 页码范围: 63-67
• 页数: 5页
• 分类号: TP301
• 字数: 3820字
• 语种: 中文

摘要

针对蛋白质结构域边界预测问题,提出一种基于机器学习算法的从头预测方法.通过评估不同特征组合,选取最优特征来训练SVM分类器,使用基于Ensemble SVM模型的方法预测蛋白质结构域边界.采用下采样的方法解决训练过程中样本严重不平衡性问题.实验结果表明 ,在包含143个单结构域蛋白质和122个多结构域蛋白质的数据集上,该方法蛋白质结构域数目的预 测精度为66.4%,蛋白质结构域边界的精确率和召回率分别为35.9%和55.0%.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	刘文	上海交通大学电子信息与电气工程学院	7	24	2.0	4.0
2	樊永显	桂林电子科技大学计算机与信息安全学院	10	42	4.0	6.0