查詢響應篩選<meta http-equiv="Content-Type" content="text/html; charset=UTF-8" />我有一個包含67個基因水平的交互式數據庫，多個標本~100個。選擇這些基因用於可能的活動。許多基因與其他基因互動。我正在嘗試確定與每個基因相關的最佳基因組。使用各種平台（預測器篩選實用程序，分區中的增強樹/森林，建模中的響應篩选和建模中的篩選），我得到了類似的基因層次結構，這些基因具有生物學意義。然而，在擬合模型中使用響應篩選，我得到了一個非常不同的層次結構，這使得生物學意義更小。任何想法為什麼適合模型中的響應篩選是如此不同。
謝謝，尼爾
Re：查詢響應篩選非常感謝
Re：查詢響應篩選雷克斯，我認為答案在於，Fit Model平台傾向於給出結果，該結果給出了事後數據計算的最佳擬合（最低RMSE）。 其他方法旨在提供最佳預測模型而是最合適的模型。
Re：查詢響應篩選非常感謝。這非常有幫助。偏最小二乘效果很好。我的疑問是為什麼擬合模型平台中的響應篩選與模型平台中的響應篩選不同？
Re：查詢響應篩選你試過神經網絡嗎？我肯定會這樣做是我的第一步。 也是偏最小二乘。 我會做這些和其他幾種方法，比如你提到的方法，並確定哪種方法給出了最好的實際對比 預測結果，具有最佳RMSE。 希望這可以幫助。
