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61机器学习方法-SVM-RFE,筛选特征基因的最高准确率和最低误差率。
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支持向量机递归特征消除(SVM-RFE)是一种用于特征选择的算法,广泛应用于基因表达数据分析中。 k 是进行交叉验证时将数据集分成的折数。在k折交叉验证中,数据集被分成k个子集,每次选择其中一个子集作为测试集,其余的子集作为训练集,重复k次,每次选取不同的子集作为测试集。 通过k折交叉验证,模型能够在训练和测试中使用整个数据集,这有助于避免过拟合并评估模型的泛化能力。 通常,k=10 是一个常用的值,但可以根据数据集的大小和结构调整。例如,对于较小的数据集,可以选择k=5,以确保每个折叠中有足够的样本。
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