IRIS Institutional Research Information System - AIR Archivio Istituzionale della Ricerca
IRIS è il sistema di gestione integrata dei dati della ricerca (persone, progetti, pubblicazioni, attività) adottato dall'Università degli Studi di Milano.
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EnglishThe bio-molecular diagnosis of malignancies represents a difficult learning task, because of the high dimensionality and low cardinality of the data. Many supervised learning techniques, among them support vector machines, have been experimented, using also feature selection methods to reduce the dimensionality of the data. In alternative to feature selection methods, we proposed to apply random subspace ensembles, reducing the dimensionality of the data by randomly sampling subsets of features and improving accuracy by aggregating the resulting base classifiers. In this paper we experiment the combination of random subspace with feature selection methods, showing preliminary experimental results that seem to confirm the effectiveness of the proposed approach.
| Titolo: | Feature selection combined with random subspace ensemble for gene expression based diagnosis of malignancies. |
| Autori: | BERTONI, ALBERTO (Primo) FOLGIERI, RAFFAELLA (Secondo) VALENTINI, GIORGIO (Ultimo) |
| Parole Chiave: | Molecular diagnosis ; ensemble methods ; Support Vector Machine ; Random Subspace ; DNA microarray |
| Settore Scientifico Disciplinare: | Settore INF/01 - Informatica |
| Data di pubblicazione: | 2005 |
| Digital Object Identifier (DOI): | 10.1007/1-4020-3432-6_4 |
| Tipologia: | Book Part (author) |
| Appare nelle tipologie: | 03 - Contributo in volume |
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