国际牙科杂志
研究文章

识别微生物和蛋白质组生物标志物在童年早期龋齿

表1

性能统计数据的三个(多元)分类模型建立微生物数据。平均误分类误差的优化模型(0 - 1)损失。统计数据包括测试误差的平均值和标准差,敏感性和特异性各自的分类器。平均值和标准偏差计算在40个不同的火车/测试随机二次抽样方法获得。
分类器 测试错误 灵敏度 特异性
“支持向量机” 1 5 。 6 5 % ± 3 。 8 7 % 8 1 。 9 8 % ± 6 。 6 5 % 8 6 。 2 4 % ± 5 。 1 2 %
支持向量机20 WLCX 1 1 。 7 7 % ± 2 3 。 6 7 4 % 8 6 。 0 5 % ± 7 。 3 6 % 9 0 。 1 1 % ± 4 。 5 9 %
“射频” 8 。 3 1 % ± 3 。 1 5 % 8 7 。 5 1 % ± 6 。 5 1 % 9 4 。 9 1 % ± 3 。 2 3 %
支持向量机:线性支持向量机。
支持向量机在前20名Wilcoxon峰值。
随机森林。