《表1 不同弱分类器对胶质瘤的预测结果》

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《基于CFS-mRMR特征筛选方法和Adaboost算法的胶质瘤相关基因筛选及预测模型的建立》

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我们使用CFS-m RMR方法所得到的19个基因作为特征子集，使用Adaboost算法建立预测模型。由于Adaboost算法可以选用不同的基本分类器进行组合，在本论文中我们使用了KNN、C4.5、RF和RT四种基本分类器，建立预测模型（见表1）。