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【2h】

An improved random forest-based computational model for predicting novel miRNA-disease associations

机译:一种改进的基于随机森林的计算模型用于预测新型miRNA-疾病关联

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摘要

The prediction accuracy of RF models trained on sample sets consisting of different numbers of features. As one can see, the prediction accuracy of the RF model gradually stabilized after the top 100 features were included, and achieved a maximum of 0.876 on the training sample set consisting of the top 160 features
机译:在包含不同数量特征的样本集上训练的RF模型的预测准确性。可以看到,包括前100个特征后,RF模型的预测精度逐渐稳定,并且在由前160个特征组成的训练样本集上的最大值达到0.876

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