62、基因表达识别与发展中国家电子医疗系统建设

基因表达识别与发展中国家电子医疗系统建设

基因表达识别相关研究

在基因表达研究中，提出了基于增益比测量的特征选择方法来识别重要基因表达。该方法通过实施分类算法来评估特征选择的效果。

1. 性能结果评估

   • 混淆矩阵 ：利用混淆矩阵对数据测试进行评估，能得到实际数据的正确值。混淆矩阵如下：
     | | 预测：否 | 预测：是 |
     | — | — | — |
     | 实际：否 | tn | fp |
     | 实际：是 | fn | tp |
   • 各项指标含义 ：
     • 真阳性（tp）：系统预测为癌症，实际也是癌症。
     • 真阴性（tn）：系统预测为非癌症（正常），实际也是正常。
     • 假阳性（fp）：系统预测为癌症，但实际是正常。
     • 假阴性（fn）：系统预测为正常，但实际是癌症。
   • 性能评估指标 ：基于混淆矩阵，还会评估准确率、灵敏度、特异度和曲线下面积（AUC），具体公式和定义如下：
     | 指标 | 公式 | 定义 |
     | — | — | — |
     | 准确率 | (tp + tn) / (tp + fn + fp + tn) | 分类器的正确性 |
     | 灵敏度 | tp / (tp + fn) | 分类器识别正标签的有效性 |
     |