A choquet integral-based multi-class classifier and its applications on the prediction of membrane protein types
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
In this paper, a novel aggregator information-based strategy for predicting membrane proteins types is introduced. In particular, we propose a framework of five Choquet Integrals (one Choquet Integral for each protein type) that are specialized to compute the global score of each class of proteins. These global scores are obtained by the combination of the partial evaluations of several membrane protein features provided by different individual classifiers. To compute the fuzzy measures associated with each Choquet Integral, we use a new unsupervised method (International Journal of Intelligent Systems, January 2008) proposed in the literature in which the concept of importance of attributes (in our case, the importance of the subsets of the classifiers) is replaced by that of information content in the subsets of classifiers. The parameters of the individual classifiers are adjusted with a conventional training dataset of 2059 sequences of aminoacids where 435 are Type I, 152 Type II, 1311 are multipass trans-membrane, 51 lipid-chain-anchored and 110 GPI-anchored type. The results obtained in this experiment, shows that our proposed method obtains a higher classification accuracy compared with the results obtained for several methods cited in the literature.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle