A new feature selection approach for optimizing prediction models, applied to breast cancer subtype classification
Feature selection is a useful technique in classification (and regression) problems to find the most informative features for predicting but still preserves the data generality. However, some feature subset searching methods are too exhaustive while others are too greedy. On the other hand, paramete...
Đã lưu trong:
Những tác giả chính: | Phạm, Quang Huy, Alioune Ngom, Luis Rueda |
---|---|
Định dạng: | Conference poster |
Ngôn ngữ: | English |
Được phát hành: |
IEEE
2023
|
Những chủ đề: | |
Truy cập trực tuyến: | https://scholar.dlu.edu.vn/handle/123456789/2711 |
Các nhãn: |
Thêm thẻ
Không có thẻ, Là người đầu tiên thẻ bản ghi này!
|
Thư viện lưu trữ: | Thư viện Trường Đại học Đà Lạt |
---|
Những quyển sách tương tự
Những quyển sách tương tự
-
A Novel Approach for Identifying Relevant Genes for Breast Cancer Survivability on Specific Therapies
Bỡi: Tabl, Ashraf Abou, et al.
Được phát hành: (2023) -
Machine Learning Approaches for Breast Cancer Survivability Prediction
Bỡi: Phạm, Quang Huy
Được phát hành: (2023) -
A novel approach for identifying relevant genes for breast cancer survivability on specific therapies
Bỡi: Phạm, Quang Huy, et al.
Được phát hành: (2023) -
Estimation and feature selection in high-dimensional mixtures-of-experts models
Bỡi: Huỳnh, Bảo Tuyên
Được phát hành: (2023) -
Predicting Outcomes of Hormone and Chemotherapy in the Molecular Taxonomy of Breast Cancer International Consortium (METABRIC) Study by Biochemically-inspired Machine Learning
Bỡi: Mucaki, Eliseos J, et al.
Được phát hành: (2023)