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Feature selection for splice site prediction: A new method using EDA-based feature ranking

机译:接合点预测的特征选择:一种使用基于EDA的特征分级的新方法

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摘要

BackgroundThe identification of relevant biological features in large and complex datasets is an important step towards gaining insight in the processes underlying the data. Other advantages of feature selection include the ability of the classification system to attain good or even better solutions using a restricted subset of features, and a faster classification. Thus, robust methods for fast feature selection are of key importance in extracting knowledge from complex biological data.
机译:背景技术识别大型和复杂数据集中的相关生物学特征是迈向深入了解数据基础过程的重要一步。特征选择的其他优点包括分类系统使用有限的特征子集获得良好甚至更好的解决方案的能力,以及更快的分类。因此,用于快速特征选择的可靠方法对于从复杂的生物数据中提取知识至关重要。

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