Random forests for genomic data analysis

ChenX.; IshwaranH.

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Random forests for genomic data analysis

机译：用于基因组数据分析的随机森林

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Random forests (RF) is a popular tree-based ensemble machine learning tool that is highly data adaptive, applies to "large p, small n" problems, and is able to account for correlation as well as interactions among features. This makes RF particularly appealing for high-dimensional genomic data analysis. In this article, we systematically review the applications and recent progresses of RF for genomic data, including prediction and classification, variable selection, pathway analysis, genetic association and epistasis detection, and unsupervised learning.

机译：随机森林（RF）是一种流行的基于树的集成机器学习工具，该工具具有高度的数据自适应性，适用于“大p，小n”问题，并且能够说明相关性以及要素之间的相互作用。这使得RF特别适合高维基因组数据分析。在本文中，我们系统地回顾了RF在基因组数据中的应用和最新进展，包括预测和分类，变量选择，途径分析，遗传关联和上位性检测以及无监督学习。

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来源
《Genomics》 |2012年第6期|共7页
作者
ChenX.; IshwaranH.;
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作者单位

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收录信息
原文格式 PDF
正文语种 eng
中图分类医学遗传学;
关键词
Classification; Genomic data analysis; Prediction; Random forests; Random survival forests; Variable selection;

机译：分类;基因组数据分析;预测;随机森林;随机生存森林;变量选择;

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