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【2h】

Learning Interpretable SVMs for Biological Sequence Classification

机译:学习可解释的SVM以进行生物序列分类

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摘要

BackgroundSupport Vector Machines (SVMs) – using a variety of string kernels – have been successfully applied to biological sequence classification problems. While SVMs achieve high classification accuracy they lack interpretability. In many applications, it does not suffice that an algorithm just detects a biological signal in the sequence, but it should also provide means to interpret its solution in order to gain biological insight.
机译:使用各种字符串内核的BackgroundSupport Vector Machines(SVM)已成功应用于生物序列分类问题。尽管SVM可以实现很高的分类精度,但它们缺乏可解释性。在许多应用中,仅靠检测序列中的生物信号是不够的,但算法还应提供解释其解决方案的方法,以获取生物学见解。

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