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J-GLOBAL ID：201702222067804303   整理番号：17A0448178

遺伝子発現データ分類のためのコスト高感度回転フォレストアルゴリズム【Powered by NICT】

A cost-sensitive rotation forest algorithm for gene expression data classification

著者 (5件)： Lu Huijuan (College of Information Engineering, China Jiliang University, 258 Xueyuan Street, Hangzhou 310018, China) ,  Yang Lei (College of Information Engineering, China Jiliang University, 258 Xueyuan Street, Hangzhou 310018, China) ,  Yan Ke (College of Information Engineering, China Jiliang University, 258 Xueyuan Street, Hangzhou 310018, China) ,  Xue Yu (Nanjing University of Information Science & Technology, Nanjing 210044, China) ,  Gao Zhigang (College of Computer Science, Hangzhou Dianzi University, Hangzhou 310018, China)
資料名： Neurocomputing  (Neurocomputing)
巻： 228  ページ： 270-276  発行年： 2017年 
JST資料番号： W0360A  ISSN： 0925-2312  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 既存の研究は,回転フォレストアルゴリズムは遺伝子発現データの分類精度の点で比肩可能な性能を持つことを示した。しかし,既存の研究の多くは分類精度に焦点を当て,分類コストを無視している。本研究では,遺伝子発現データ分類のためのコスト高感度回転フォレストアルゴリズムを提案した。三分類コスト,即ち誤分類コスト,試験コストと廃棄費用,回転フォレストアルゴリズムに埋め込まれている。回転フォレストアルゴリズムのこの拡張は,コスト高感度回転フォレストアルゴリズムと名付けた。実験結果は,高費用効率性回転フォレストアルゴリズムは効果的に分類コストを低減し,分類結果の信頼性を高めることを示した。Copyright 2017 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【Powered by NICT】

シソーラス用語： *信頼性

著者キーワード (6件)： 遺伝子発現データ ,  回転森林 ,  コスト重視 ,  誤分類コスト ,  除去コスト ,  試験コスト

分類 (1件)： 人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (3件)： 遺伝子発現データ ,  分類 ,  高感度