sPLS-DA分析的目的是识别出最能区分这两类的一小部分基因。 1sPLS-DA调参 可以使用函数tune.splsda()评估选择的参数,包括sPLS-DA维度数量(ncomp)以及要在X数据集中选择的变量数量(keepX)。根据PLS-DA性能评估的建议,将ncomp的最大值设置为6。我们选择重复10次的5倍交叉验证(fold = 5),并指定一个预测距离(最...
肿瘤疾病预测-sPLS-DA分析模型,通过特征变量和维度选择优化预测分类类别准确性
sPLS-DA分析的目的是识别出最能区分这两类的一小部分基因。 sPLS-DA调参 可以使用函数tune.splsda()评估选择的参数,包括sPLS-DA维度数量(ncomp)以及要在X数据集中选择的变量数量(keepX)。根据PLS-DA性能评估的建议,将ncomp的最大值设置为6。我们选择重复10次的5倍交叉验证(fold = 5),并指定一个预测距离(最...