将RPI-pred应用于RPI369数据集导致预测准确度为92%,AUC,PRE,REC和FSC分别为0.95,0.89,0.89和0.89。作者新构建的数据集RPI1807的结果分别显示RPI2241和RPI369结果的准确度分别提高了10%和2%。 RPI-Pred与现有方法的比较 作者用RPI2241和RPI369数据集分别比较RPI-Pred和Mup-pirala方法的性能,使用10倍CV。 该比较显...
将RPI-pred应用于RPI369数据集导致预测准确度为92%,AUC,PRE,REC和FSC分别为0.95,0.89,0.89和0.89。作者新构建的数据集RPI1807的结果分别显示RPI2241和RPI369结果的准确度分别提高了10%和2%。 RPI-Pred与现有方法的比较 作者用RPI2241和RPI369数据集分别比较RPI-Pred和Mup-pirala方法的性能,使用10倍CV。 该比较显...