如何用特异性减少程度判断决策树中特征的重要性
时间: 2023-07-14 22:11:58 浏览: 59
特异性是指某个特征只对某个类别的判断有影响,对其他类别的影响不大。因此,可以通过特异性来减少某些特征在程度判断决策树中的重要性。
具体地,可以采用以下方法来利用特异性减少特征的重要性:
1. 针对每个类别,计算每个特征的特异性得分,即特征对该类别的影响程度,然后对每个特征的特异性得分进行归一化处理。
2. 对于每个类别,选择一个阈值,只保留特异性得分高于该阈值的特征,然后根据这些特征构建新的程度判断决策树。
3. 对于某些类别,如果没有特异性得分高于阈值的特征,可以考虑将这些类别合并或者删除,以减少复杂度。
通过上述方法,可以利用特异性减少程度判断决策树中特征的重要性,从而提高模型的泛化能力和解释性。
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1. 将RNA序列转化为单个核苷酸向量,即A、C、G、U分别表示为(1,0,0,0)、(0,1,0,0)、(0,0,1,0)、(0,0,0,1)四维向量。将CAAAGGUGACCCACUUCGUUCAUGGACGUUCCCUGAAAUCAGGGACACUAU转化为如下的二维矩阵:
| C | A | A | A | G | G | U | G | A | C | C | C | A | C | U | U | C | G | U | U | C | A | U | G | G | A | C | G | U | U | C | C | C | U | G | A | A | U | C | A | G | G | G | A | C | A | C | U | A | U |
| 0 1 1 1 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 0 1 0 1 1 0 1 0 1 1 0 1 0 1 1 0 0 0 1 1 1 0 0 1 1 0 1 1 1 0 1 0 1 0 0 1 |
2. 将PSNP矩阵初始值设为全0矩阵,矩阵的行对应着核苷酸的位置,列对应着四种核苷酸。将每个位置的向量加入到对应的PSNP矩阵行中,最终得到如下的PSNP矩阵:
| | A | C | G | U |
| - | - | - | - | - |
| 1 | 0 | 2 | 1 | 2 |
| 2 | 2 | 0 | 0 | 3 |
| 3 | 3 | 0 | 0 | 2 |
| 4 | 3 | 0 | 0 | 2 |
| 5 | 2 | 1 | 0 | 2 |
| 6 | 2 | 1 | 0 | 2 |
| 7 | 0 | 2 | 1 | 2 |
| 8 | 3 | 0 | 0 | 2 |
| 9 | 0 | 3 | 0 | 2 |
| 10 | 0 | 3 | 0 | 2 |
| 11 | 0 | 3 | 0 | 2 |
| 12 | 2 | 0 | 1 | 2 |
| 13 | 0 | 3 | 0 | 2 |
| 14 | 1 | 1 | 2 | 1 |
| 15 | 1 | 2 | 1 | 1 |
| 16 | 2 | 0 | 1 | 2 |
| 17 | 0 | 3 | 0 | 2 |
| 18 | 1 | 2 | 1 | 1 |
| 19 | 1 | 1 | 2 | 1 |
| 20 | 2 | 0 | 1 | 2 |
| 21 | 2 | 0 | 1 | 2 |
| 22 | 1 | 2 | 1 | 1 |
| 23 | 0 | 3 | 0 | 2 |
| 24 | 1 | 2 | 1 | 1 |
| 25 | 1 | 1 | 2 | 1 |
| 26 | 0 | 3 | 0 | 2 |
| 27 | 2 | 0 | 1 | 2 |
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Sensitivity = TP / (TP + FN)
Specificity = TN / (TN + FP)
例如,假设有以下混淆矩阵:
```
[[50, 10],
[5, 35]]
```
其中50表示真阳性(TP),10表示假阴性(FN),5表示假阳性(FP),35表示真阴性(TN)。
则灵敏度为:
Sensitivity = 50 / (50 + 10) = 0.83
特异性为:
Specificity = 35 / (35 + 5) = 0.88
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