Using Text Classification to Predict the Gene Knockout Behaviour of S. Cerevisiae

机译：使用文本分类预测酿酒酵母的基因敲除行为

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A naive Bayes classifier was used to analyze gene behavior based on text data and presented as an entry for the 2002 KDD Cup, a data mining exercise to predict the behavior of the yeast S. Cerevisiae. The solution presented was based on the multinomial event model for text classification (McCallum & Nigam 1998) with a feature selection mechanism added. Despite this simple model, performance close to that of the best entries in the competition could be obtained, which were using more sophisticated techniques. It appears that seemingly minor effort in using prior knowledge to conflate the gene classes, as well as the previously described effectiveness of the naive Bayes method contributed to this success.

机译：一个朴素的贝叶斯分类器用于基于文本数据分析基因行为，并作为2002 KDD Cup的条目出现，2002 KDD Cup是一种数据挖掘活动，用于预测酵母酿酒酵母的行为。提出的解决方案基于用于文本分类的多项式事件模型（McCallum＆Nigam 1998），并添加了功能选择机制。尽管采用了这种简单的模型，但仍可以使用更复杂的技术获得接近最佳比赛的性能。看起来，利用先验知识来混合基因类别的工作似乎很少，而且先前描述的朴素贝叶斯方法的有效性也为这一成功做出了贡献。

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来源
《Asia-Pacific Bioinformatics Conference(APBC 2003); 200302; Adelaide(AU)》|2003年|P.211-214|共4页
会议地点 Adelaide(AU)
作者
Patrick Caldon;
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作者单位

School of Computer Science and Engineering University of New South Wales, Kensington, NSW, Australia;

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会议组织
原文格式 PDF
正文语种 eng
中图分类生物工程学（生物技术）;
关键词

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