《表1 不同模型的检验效能》

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《机器学习构建多基因模型预测前列腺癌》

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KNN:(K-nearest neighbor）。

首先将数据按照7∶3分为训练集和验证集，随后计算不同的模型对这一分类任务的效果。特别是由于不同的核函数对支持向量机的影响较大，我们将每一个核函数单列。如表1所示，可见模型效能基于前两位的是随机森林和决策树，剩下的模型检验效能较为接近，其F1-score都在0.8到0.9之间。