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《2017年中国卫生统计学学术年会论文集》2017年
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存在混杂时高维数据的随机森林分析

尤东方  赵杨  
【摘要】:正背景与目的:随机森林算法被广泛应用于GWAS等高维数据中,然而传统地将混杂因素作为协变量的方法在随机森林中并不适用。本研究探讨随机森林算法中mtry为最大值时对混杂校正的应用效果。方法:将随机森林算法中的mtry设为最大值来调整混杂因素,而后与mtry为默认值以及作者既往提出的基于广义线性模型的残差调整混杂因素的方法进行比较。本研究分别产生带有一个混杂和两个混杂因素的模拟数据,并分析了LCT基因与身高的

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