TAILIEUCHUNG - Báo cáo hóa học: " Research Article Small-Sample Error Estimation for Bagged Classification Rules"

Tuyển tập báo cáo các nghiên cứu khoa học quốc tế ngành hóa học dành cho các bạn yêu hóa học tham khảo đề tài: Research Article Small-Sample Error Estimation for Bagged Classification Rules | Hindawi Publishing Corporation EURASIP Journal on Advances in Signal Processing Volume 2010 Article ID 548906 12 pages doi 2010 548906 Research Article Small-Sample Error Estimation for Bagged Classification Rules T. T. Vu and U. M. Braga-Neto Department of Electrical and Computer Engineering Texas A M University College Station TX 77843-3128 USA Correspondence should be addressed to U. M. Braga-Neto ulisses@ Received 2 April 2010 Accepted 16 July 2010 Academic Editor Harri Lahdesmaki Copyright 2010 T. T. Vu and U. M. Braga-Neto. This is an open access article distributed under the Creative Commons Attribution License which permits unrestricted use distribution and reproduction in any medium provided the original work is properly cited. Application of ensemble classification rules in genomics and proteomics has become increasingly common. However the problem of error estimation for these classification rules particularly for bagging under the small-sample settings prevalent in genomics and proteomics is not well understood. Breiman proposed the out-of-bag method for estimating statistics of bagged classifiers which was subsequently applied by other authors to estimate the classification error. In this paper we give an explicit definition of the out-of-bag estimator that is intended to remove estimator bias by formulating carefully how the error count is normalized. We also report the results of an extensive simulation study of bagging of common classification rules including LDA 3NN and CART applied on both synthetic and real patient data corresponding to the use of common error estimators such as resubstitution leave-one-out cross-validation basic bootstrap bootstrap 632 bootstrap 632 plus bolstering semi-bolstering in addition to the out-of-bag estimator. The results from the numerical experiments indicated that the performance of the out-of-bag estimator is very similar to that of leave-one-out in particular the out-of-bag estimator is .

TÀI LIỆU LIÊN QUAN
TAILIEUCHUNG - Chia sẻ tài liệu không giới hạn
Địa chỉ : 444 Hoang Hoa Tham, Hanoi, Viet Nam
Website : tailieuchung.com
Email : tailieuchung20@gmail.com
Tailieuchung.com là thư viện tài liệu trực tuyến, nơi chia sẽ trao đổi hàng triệu tài liệu như luận văn đồ án, sách, giáo trình, đề thi.
Chúng tôi không chịu trách nhiệm liên quan đến các vấn đề bản quyền nội dung tài liệu được thành viên tự nguyện đăng tải lên, nếu phát hiện thấy tài liệu xấu hoặc tài liệu có bản quyền xin hãy email cho chúng tôi.
Đã phát hiện trình chặn quảng cáo AdBlock
Trang web này phụ thuộc vào doanh thu từ số lần hiển thị quảng cáo để tồn tại. Vui lòng tắt trình chặn quảng cáo của bạn hoặc tạm dừng tính năng chặn quảng cáo cho trang web này.