تحميل...
Improved high-dimensional prediction with Random Forests by the use of co-data
BACKGROUND: Prediction in high dimensional settings is difficult due to the large number of variables relative to the sample size. We demonstrate how auxiliary ‘co-data’ can be used to improve the performance of a Random Forest in such a setting. RESULTS: Co-data are incorporated in the Random Fores...
محفوظ في:
| الحاوية / القاعدة: | BMC Bioinformatics |
|---|---|
| المؤلفون الرئيسيون: | , , , , |
| التنسيق: | Artigo |
| اللغة: | Inglês |
| منشور في: |
BioMed Central
2017
|
| الموضوعات: | |
| الوصول للمادة أونلاين: | https://ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC5745983/ https://ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/29281963 https://ncbi.nlm.nih.govhttp://dx.doi.org/10.1186/s12859-017-1993-1 |
| الوسوم: |
إضافة وسم
لا توجد وسوم, كن أول من يضع وسما على هذه التسجيلة!
|