Cost-sensitive classification on class-balanced ensembles for imbalanced non-coding RNA data
Notice bibliographique
Résumé
Many bioinformatics data sets have class-imbalanced data, where the number of samples in each class is not equal. Since most of data sets contain usual versus unusual cases, e.g. cancer versus normal or miRNAs versus other non-coding RNA, where the minority class with the least number of samples is the interesting class that contains the unusual cases. The learning models based on the standard classifiers, such as the support vector machine (SVM), random forest and k-NN are usually biased towards the majority class, which means that the classifier is most likely to predict the samples from the interesting class inaccurately. Thus, handling class-imbalanced data set has gained the researchers interests recently. A combination of proper feature selection, a cost-sensitive classifier and ensembling based on random forest method (BCE-CSC-RF) is proposed to handle the class-imbalanced data. Random class-balanced ensembles are built individually. Then, each ensemble is used as a training pool to classify the rest of out-bagged samples. Samples in each ensemble will be classified using class-sensitive classifier that incorporates random forest. The sample will be classified by selecting the most often class has been voted-for in all samples appearances in all the formed ensembles. A set of performance measurements including a geometric measurement suggests that the model can improve the classification of the minority class samples.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,004 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».