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Embedding covariate adjustments in tree-based automated machine learning for biomedical big data analyses

机译:嵌入基于树的自动化机器学习的协变量调整用于生物医学大数据分析

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摘要

Boxplots for the results of 100 runs of TPOT on the TG-GATEs data set. Each point corresponds to one run and resides in the boxplot for the pathway (Feature Set) selected in the optimal pipeline for that run. The number above each boxplot indicates the fraction of runs where that pathway was selected. a Results for resAdj TPOT; the y-coordinate indicates the R2 on the hold-out Testing dataset. b Results for classic TPOT; the y-coordinate indicates the balanced accuracy on the hold-out Testing dataset
机译:Poxplots为TG-Gates数据集100运行TPOT的结果。每个点对应于一个运行,并驻留在该运行中最佳管道中选择的路径(功能集)的Boxplot中。每个Boxplot上面的数字表示选择了该路径的运行分数。 Resadj TPOT的结果; Y坐标表示阻止测试数据集上的R2。 B经典TPOT的结果; y坐标表示阻止测试数据集的平衡准确性

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