本文關(guān)鍵詞：基于小波分析與隨機(jī)森林算法的電力電子電路故障診斷，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

《2011年中國(guó)衛(wèi)生統(tǒng)計(jì)學(xué)年會(huì)會(huì)議論文集》2011年

隨機(jī)森林回歸分析方法及在代謝組學(xué)中的應(yīng)用

張濤  李貞子  武曉巖  李康  

【摘要】：目的探討隨機(jī)森林回歸處理非線性、共線和具有交互作用數(shù)據(jù)的性能,并將隨機(jī)森林回歸應(yīng)用于高維代謝組學(xué)數(shù)據(jù)的代謝網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建。方法通過(guò)模擬試驗(yàn)驗(yàn)證隨機(jī)森林回歸在線性、交互和非線性(多項(xiàng)式和指數(shù))關(guān)系及不同的樣本含量條件下回歸分析性能,并同多元線性回歸分析相比較。針對(duì)卵巢癌良惡性腫瘤鑒別的代謝組學(xué)數(shù)據(jù),在隨機(jī)森林判別分析確定的51個(gè)生物標(biāo)志物的基礎(chǔ)上,應(yīng)用隨機(jī)森林回歸分析探索生物標(biāo)志物之間的復(fù)雜的相互關(guān)系。結(jié)果模擬實(shí)驗(yàn)結(jié)果顯示:若自變量與應(yīng)變量間為線性關(guān)系,隨機(jī)森林回歸模型的效果與多元線性回歸模型相近;對(duì)于具有交互作用及其他非線性關(guān)系的模擬數(shù)據(jù),隨機(jī)森林回歸模型的效果明顯優(yōu)于多元線性回歸模型。實(shí)際卵巢癌代謝組學(xué)數(shù)據(jù)分析顯示:代謝組學(xué)數(shù)據(jù)具有共線性和交互作用等復(fù)雜的非線性關(guān)系,我們?cè)O(shè)定羥丙酮酸(V2409)作為靶向標(biāo)志物,應(yīng)用隨機(jī)森林回歸在其他50個(gè)代謝標(biāo)志物中篩選出5個(gè)最具有潛在調(diào)控作用的代謝物質(zhì),進(jìn)而根據(jù)這6個(gè)代謝標(biāo)志物建立了貝葉斯調(diào)控網(wǎng)絡(luò),結(jié)果理想。結(jié)論隨機(jī)森林回歸作為一種非參數(shù)回歸技術(shù),在能夠保證具有一定數(shù)量的樣本含量(n100)的情況下,對(duì)復(fù)雜數(shù)據(jù)具有優(yōu)良的性質(zhì),能夠在高維數(shù)據(jù)中有效地分析非線性和具有交互作用的數(shù)據(jù),同時(shí)對(duì)共線性問(wèn)題不敏感,可以有效地應(yīng)用于高維代謝組學(xué)數(shù)據(jù)的代謝調(diào)控網(wǎng)絡(luò)分析。

【作者單位】：哈爾濱醫(yī)科大學(xué)衛(wèi)生統(tǒng)計(jì)學(xué)教研室
【關(guān)鍵詞】：隨機(jī)森林 多元回歸分析;代謝組學(xué);代謝調(diào)控網(wǎng)絡(luò)
【分類號(hào)】：R346
【正文快照】：

多元線性回歸模型在實(shí)際中應(yīng)用廣泛，但要求因變量和自變量之間呈線性關(guān)系、自變量相互獨(dú)立、誤差服從正態(tài)分布和方差齊性。實(shí)際代謝組數(shù)據(jù)的關(guān)系通常非常復(fù)雜，在研究代謝網(wǎng)絡(luò)時(shí)，很多變量(代謝組分)間的關(guān)系呈非線性關(guān)系，并且變量間具有較強(qiáng)的相關(guān)性和存在交互作用[l]。在

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【參考文獻(xiàn)】

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