估计阅读时长: 8 分钟https://github.com/rsharp-lang/R-sharp 对于0，1两类分类问题，一些分类器得到的结果往往不是0，1这样的标签。如神经网络得到诸如0.5，0.8这样的分类结果。这时，我们人为取一个阈值，比如0.4，那么小于0.4的归为0类，大于等于0.4的归为1类，可以得到一个分类结果。同样，这个阈值我们可以取0.1或0.2等等。 Order by Date Name Attachments ROC • 221 kB • 542 click 2021年6月28日Roccurves • […]
哈哈，Thanks♪(･ω･)ﾉ
哈哈。这个R程序包用来做代谢组数据的biomarker分析确实挺方便的呢
This clarifies everything perfectly.
其实，你不应该直接跑原始表达矩阵的。因为在原始表达矩阵中，基因的特征数量可能会非常多，做随机森林或者SVM建模就会会非常久。应该先用limma程序包对矩阵筛选一次，例如用log2fc绝对值按照阈值cutoff筛选一次，或者对log2fc绝对值排序后取前1000个特征，得到小一些feature集合的矩阵后再使用这个程序包做机器学习分析。
Thanks for taking the time to create this.