101机器学习基准测试的构建体系

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介绍 教程首页 方法学参考文献 Liu H, Zhang W, Zhang Y, et al. Mime: A flexible machine-learning framework to construct and visualize models for clinical characteristics prediction and feature selection. Comput Struct Biotechnol J. 2024. 原文地址 https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/39055398/ 教程正文 Mime包提供了一个用户友好的解决方案，用于从转录组数据构建基于机器学习的集成模型。 随着高通量测序技术的广泛使用，对生物学和癌症异质性的理解已经发生了革命性的变化。Mime简化了开发高精度预测模型的过程，利用复杂的数据集识别与疾病进展、患者结果和治疗反应相关的关键基因。 它提供四个主要应用： 使用10种机器学习算法建立预测模型。 使用7种机器学习算法构建二元响应模型。 使用8种机器学习方法进行与预后相关的核心特征选择。 可视化每个模型的性能。 小胖体会：批量机器学习的基准测 ………………………………