代价敏感分类在肿瘤基因数据集的应用

摘要

本文对代价敏感分类算法及传统分类算法进行了比较研究,并应用于小儿白血病肿瘤数据集。针对现实生活中肿瘤基因表达数据高维、不平衡等特点,引入误分类代价因子,改进代价敏感分类算法Meta Cost。通过实验手段分析代价敏感算法的行为及较之传统分类算法的优势所在,提高了肿瘤基因数据中肿瘤类别数据的识别率及精确度。