元データ分析の会社で働いていた人の四方山話スマートフォン用の表示で見る元データ分析の会社で働いていた人の四方山話この広告は、90日以上更新していないブログに表示しています。現在の手法:被験者の分類の際に必要最小限の遺伝子を選別する。GASVM,New-GASVM。SVMを用いた分類精度を基準にGA的な処理で高い分類精度を示した遺伝子のサブセットを選んでいく。発現量データの特徴(高次元、サンプル数が少ない)からSVMが過学習を起こす可能性がある。Cross-Validation)での評価をGAの適応度としているので上記の可能性はなかなかに高い。その過学習を起こしている可能性のあるSVMの分類精度のみを根拠にGAが進んでいく。選ばれた遺伝子達の未知データへの信頼性は怪しい限り。SVMをブラックボックス的に使い、出てきた結果を評価している。出てくる答えは実に分類精度が高いんだな。そこで僕の研究は、ブラックボックス的な部分を明らかにすること。それはつまり、遺伝子の特徴や、分類の際に最適となる遺伝子数の決定のための定量的な指標を探すこと。これが実に難しいと頭を悩ませる今日この頃。