Requête sur le filtrage de réponse<meta http-equiv="Content-Type" content="text/html; charset=UTF-8" />J'ai une base de données interactive de 67 niveaux de gènes dans plusieurs spécimens ~ 100. Ces gènes ont été choisis pour leur activité probable. Beaucoup de gènes sont interactifs avec d'autres. J'essaie de déterminer le meilleur groupe de gènes en corrélation avec chaque gène. En utilisant diverses plates-formes (utilitaire de filtrage de prédicteurs, arborescence / forêt boostée en partition, filtrage de réponse en modélisation et filtrage en modélisation), j'obtiens une hiérarchie similaire de gènes qui ont un sens biologique. Cependant, en utilisant le filtrage des réponses dans un modèle d’ajustement, ma hiérarchie est très différente, ce qui a beaucoup moins de sens biologique. Toutes les idées pour lesquelles le filtrage des réponses dans le modèle en bon état est si différent.
Merci Neal
Re: Requête sur le filtrage de réponseMerci beaucoup
Re: Requête sur le filtrage de réponseRex, je pense que la réponse réside dans le fait que les plates-formes Fit Model ont tendance à donner les résultats qui donnent le meilleur ajustement (plus bas RMSE) calculé à partir des données après coup. D'autres méthodes sont conçues pour donner le meilleur modèle prédictif plutôt que le meilleur modèle ajusté.
Re: Requête sur le filtrage de réponseMerci beaucoup. c'est très utile. Les moindres carrés partiels fonctionnent bien. Ma question est la suivante: pourquoi le filtrage des réponses dans la plateforme du modèle d'ajustement diffère-t-il du filtrage des réponses dans la plateforme du modèle?
Re: Requête sur le filtrage de réponseAvez-vous essayé les réseaux de neurones? Je le ferais certainement comme l'une de mes premières étapes. Aussi les moindres carrés partiels. Je ferais ceci, ainsi que plusieurs autres méthodes, comme celles que vous avez mentionnées, et déterminerais quelle méthode donne le meilleur Réel par rapport à Résultats prévus, avec le meilleur RMSE. J'espère que cela t'aides.
