文件名称:
Bias in random forest variable importance measures
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文件大小: 388kb
下载次数: 0
上传时间: 2017-12-28
详细说明： This thesis proposes to employ an alternative random forest method, the variable importance measure of which can be employed to reliably select relevant predictor variables in any data set. The performance of this method is compared to that of the original rando m forest method in simulation studies, and is illustrated by an application to the prediction of C-to-U edited sites in plant mitochondrial RNA, re-analyzing the data of that were previously analyzed with the original random forest method. ...展开收缩
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