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3

三种分类模型的性能统计数据结合微生物和MS蛋白质组学数据进行测试。平均误分类误差的优化模型(0 - 1)损失。对于这个实验,只为CM-10低光谱数据集使用,结合微生物数据。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个不同的培训/测试通过随机二次抽样的方法。

分类器 测试错误 灵敏度 特异性

“支持向量机” 8 9 1 % ± 3 4 2 % 8 9 6 1 % ± 5 7 6 % 9 2 3 6 % ± 4 5 5 %
支持向量机100 WLCX 6 0 0 % ± 2 6 7 % 9 2 6 8 % ± 4 4 6 % 9 5 2 0 % ± 3 8 7 %
“射频” 1 6 0 5 % ± 6 2 6 % 7 6 5 2 % ± 9 6 3 % 9 1 1 4 % ± 7 7 6 %

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。