A linear Support V ector Machine (LSVM) model is trained on the three feature sets within a Data Analysis Protocol (DAP) framework. The DAP was derived from a bioinformatic machine learning procedure developed by the MAQC consor- tium to grant reproducibility of predictive biomarkers from microarrays and next-generation sequencing platforms, thus in a massive data context [45]–[47]. The dataset is split before- hand into training and test sets (two cohorts for each split, see Table I): the training set is used to develop the model and the test set is used only to asses the predictive performance. The Matthews Correlation Coefficient (MCC) [48]–[50] is used as the evaluation metric. 解释

这段话描述了一个数据分析协议（DAP）框架内使用线性支持向量机（LSVM）模型对三个特征集进行训练的过程。该DAP框架是从由MAQC联合会开发的生物信息学机器学习程序中导出的，用于在大规模数据环境中实现预测生物标记物的再现性，包括微阵列和下一代测序平台。在分裂数据集之前，数据集被拆分成训练集和测试集（每个拆分有两个队列，详见表格I）：训练集用于开发模型，测试集仅用于评估预测性能。评估指标使用Matthews相关系数（MCC）。

相关问题

optimization by v ector space methods

"优化方法中的向量空间方法"涉及将优化问题建模为向量空间的操作。在这种方法中，将优化问题表示为向量空间中的点和向量，并利用向量空间的性质来解决优化问题。

首先，将优化问题的变量表示为向量形式。例如，如果有n个变量，可以将其表示为一个n维的向量。任何对这个向量的操作都将被数学上的向量运算代替，例如加法、减法和乘法等。

然后，将优化问题的目标函数表示为向量空间中的函数。这个函数可以接受一个向量作为输入，并返回一个标量作为输出。利用向量空间的性质，可以使用微积分和代数来推导解析地求解这个目标函数的最优解。

优化问题的约束条件也可以通过向量空间方法来表示。例如，等式约束可以表示为一个齐次线性方程组，而不等式约束可以表示为一组线性不等式。通过将约束条件与目标函数进行组合，可以在向量空间中求解满足约束条件的最优解。

此外，向量空间方法还可以使用几何直观性来解释优化问题。在向量空间中，可以通过绘制图形来表示优化问题的可行域和目标函数的等高线。通过观察这些图形，可以更好地理解优化问题，并找到最优解的大致方向。

总而言之，"优化方法中的向量空间方法"利用了向量空间的性质和操作来建模和解决优化问题。通过将问题表示为向量形式，并应用微积分和代数等数学工具，可以更有效地求解优化问题，并获得最优解。

error: invalid use of dependent type 'dlib::vectorstream::v ector_streambuf<CharType>::size_type' size_type read_pos = 0; // buffer[read_pos] == next byte to read from buffer

这是一个编译错误，指出在使用依赖类型时出现了问题。在代码中使用了一个依赖于模板参数的类型 size_type，但是编译器无法确定它的实际类型。这通常是因为模板参数没有被正确地指定或定义所导致的。

在这个特定的错误中，似乎是在使用 dlib 库中的 vectorstream 类时出现了问题。你可能需要检查你的代码，确保正确地包含了必要的头文件并正确地使用了 vectorstream 类。另外，你可能需要检查你的代码，确保正确地指定了模板参数，以便编译器可以确定 size_type 的实际类型。