応答スクリーニングに関するクエリ私は様々な疾患におけるRNA遺伝子の発現を研究しており、モデリングにJMP Pro 14を使用しています。私はコントロールとしてコントロール遺伝子（条件によって変化しないハウスキーピング遺伝子）のコントロールセットをモデル化するコントロールとして願っています。名目ロジスティック回帰、単純ベイズ、分割を使用して、トレーニングセットと検証セットの両方で一貫した否定的な結果（ROC領域〜0.45 -0.55）が得られました。しかし、ブートストラップフォレストでは、トレーニングで0.80を超え、検証で0.55という高いROCが得られました。これは私には奇妙に思えました。そこで、100行の合成データベースを作成しました。応答=はいまたはいいえ、それぞれN = 50です。私は3つの乱数列を作成し、さらに検証列を積み重ねて、yesまたはnoの半分が検証のトレーニングになるようにしました。やはり、名目ロジスティック回帰、単純ベイズ、および分割により、予想どおり約0.5のROC領域が得られました。しかし、ブートストラップフォレストのROC領域は0.82、検証ROC領域は0.48でした。ユーザードキュメントで提案されているように、ブートストラップフォレスト設定を使用しました。明白な効果なしにこれらをいじった。ブーストフォレストが乱数のトレーニングセットに対して高いROC領域をもたらすのはなぜですか？設定が間違っていませんかありがとう。いいね。
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