文件名称:
Metabarcoding_school_colombia：第9个metabarcoding学校-基于ML的生物监测-源码
开发工具:
文件大小: 92mb
下载次数: 0
上传时间: 2021-02-21
详细说明：基于ML的生物监测教程
ML教程，于2019年5月1-6日在哥伦比亚Villa de Leyva举行。
本教程的目的是分析元条形码数据（amplicon测序），以预测养鱼场对底栖生物多样性的环境影响。 为此，将大底栖动物种类的目视观察作为确定影响程度的“基础事实”，并将描述完整的真核生物群落的元条形码数据用作变量（或特征）。 本教程介绍了随机森林分类器的数据导入，操作，训练和交叉验证。 它还涵盖了用于减少数据维数和模型调整（超参数优化）的功能选择。
本教程完全用R完成。本教程的介绍幻灯片在
R脚本已包含所有分析步骤的注释。
(系统自动生成,下载前可以参看下载内容)
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