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K-OPLS package: Kernel-based orthogonal projections to latent structures for prediction and interpretation in feature space

机译:K-OPLS软件包:对潜在结构的基于核的正交投影用于特征空间中的预测和解释

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摘要

BackgroundKernel-based classification and regression methods have been successfully applied to modelling a wide variety of biological data. The Kernel-based Orthogonal Projections to Latent Structures (K-OPLS) method offers unique properties facilitating separate modelling of predictive variation and structured noise in the feature space. While providing prediction results similar to other kernel-based methods, K-OPLS features enhanced interpretational capabilities; allowing detection of unanticipated systematic variation in the data such as instrumental drift, batch variability or unexpected biological variation.
机译:背景技术基于内核的分类和回归方法已成功应用于建模各种生物数据。基于核的潜在结构正交投影(K-OPLS)方法提供了独特的属性,有助于对特征空间中的预测变化和结构化噪声进行单独建模。在提供与其他基于核的方法相似的预测结果的同时,K-OPLS具有增强的解释能力;允许检测数据中意料之外的系统变化,例如仪器漂移,批次变化或意外的生物变化。

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