摘要
本发明公开了一种基于组合特征编码和DNA结合位点的预测方法,该方法属于位点预测领域。该方法包含如下步骤:对初始数据集剔除低方差特征并设置重组率阈值标记样本;根据输入标签判断任务类型使用分类或回归算法;使用Optuna优化参数并分配给对应参数;随机地分配训练和测试数据集;分别输入数据集到多种算法包括随机森林和深度森林等中进行训练;根据评价指标,选择表现最佳的模型作为最终预测模型;最终,通过最优模型对测试集进行预测。该方法实现了出色的高精度和低误差,同时具有更好的移植性,为药物设计中高效重组系统的研究提供了新的思路。
技术关键词
随机森林
位点
序列变体
样本
特征编码方法
组合特征向量
数据
标记
矩阵
滑动窗口
方差特征
重组系统
DNA序列
回归算法
扫描方法
节点
参数
系统为您推荐了相关专利信息
文本生成模型
风格
主题
人机交互界面
生成提示信息
视觉特征
分类器模型
机器学习模型
样本
预测残差
穿刺机器人
鲁棒控制器
非线性观测器
径向基神经网络模型
穿刺误差
样本检测方法
预测类别
特征加权融合
注意力
分类器