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 • 630 click 2021年6月28日Roccurves • […]
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  1. […] 在前面写了一篇文章来介绍我们可以如何通过KEGG的BHR评分来注释直系同源。在KEGG数据库的同源注释算法中,BHR的核心思想是“双向最佳命中”。它比简单的单向BLAST搜索(例如,只看你的基因A在数据库里的最佳匹配是基因B)更为严格和可靠。在基因注释中,这种方法可以有效减少因基因家族扩张、结构域保守等原因导致的假阳性注释,从而更准确地识别直系同源基因,而直系同源基因通常具有相同的功能。在今天重新翻看了下KAAS的帮助文档之后,发现KAAS系统中更新了下面的Assignment score计算公式: […]