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基于随机森林算法的抗癌药物敏感性预测研究

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基于随机森林算法的抗癌药物敏感性预测研究
论文目录
 
摘要第1-6页
Abstract第6-8页
第1章 绪论第8-11页
  1.1 课题背景第8-10页
  1.2 论文主要结构第10-11页
第2章 抗癌药物敏感性预测方法第11-17页
  2.1 抗癌药物敏感性数据第11页
    2.1.1 CCLE数据第11页
    2.1.2 CGP数据第11页
  2.2 随机森林算法第11-13页
    2.2.1 OOB误差估计第12页
    2.2.2 变量重要性度量第12-13页
  2.3 模型的建立第13-15页
    2.3.1 数据的前期处理第13页
    2.3.2 特征选择第13-14页
    2.3.3 核心样本的筛选第14-15页
  2.4 模型检验第15-17页
第3章 模型结果第17-30页
  3.1 研究设计第17-19页
  3.2 CCLE数据集中的模型预测结果第19-26页
    3.2.1 基于随机森林算法的预测结果第19-25页
    3.2.2 与其他模型的比较第25-26页
  3.3 CGP数据集中的独立集测试第26-27页
  3.4 CGP数据集中模型的建立与检验第27-30页
第4章 结论与展望第30-32页
  4.1 结论第30页
  4.2 进一步研究方向第30-32页
参考文献第32-35页
附录第35-39页
致谢第39页

本篇论文共39页,点击这进入下载页面
 
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