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申请/专利权人：电子科技大学长三角研究院(衢州)
摘要：本发明提供了一种mRNA亚细胞定位模型的训练方法包括以下步骤：获取mRNA亚细胞位置序列样本集；根据多种特征提取算法对mRNA亚细胞位置序列样本集进行特征提取，利用基分类器分别对特征识别，并对基分类器一层以上集成，再根据特征提取算法和集成分类器，得到目标mRNA亚细胞定位模型。本发明通过对多个分类器集成学习训练，不但可以提高训练的效率，使得模型在训练过程更容易得到全局最优解，从而得到训练完成后的目标模型会有更优秀的预测能力和泛化能力。
主权项：1.一种mRNA亚细胞定位模型的训练方法，其特征在于，包括以下步骤：S1获取mRNA亚细胞位置序列样本集；S2根据多种特征提取算法对mRNA亚细胞位置序列样本集进行特征提取，得到多个特征集；S3根据多个基分类器分别对多个所述特征集进行识别，并对基分类器进行至少一层集成，得到集成分类器；S4根据所述多种特征提取算法和所述集成分类器，得到目标mRNA亚细胞定位模型其中，步骤S3为：根据多个基分类器分别对多个所述特征集进行识别，并对基分类器进行两层集成，得到两层的集成分类器，具体包括以下步骤：S31根据多个基分类器分别对多个所述特征集进行识别，得到预测结果；所述基分类器包括LightGBM算法；S32根据基分类器对应的所述特征集，基于序列特征和理化特征，对基分类器进行分组，赋予不同的权重，得到基分类器组；S33根据网格搜索和评估算法，得到目标权重参数，评估算法具体包括以下步骤：ACC算法、recall算法、Precision算法、F1-score算法；计算公式如下： ，当真实标签为正样本时，TP、FN分别表示样品的预测结果为正或负的样本数量；当样本的真标签为负，TN、FP分别表示预测标签为负或预测标签为正；S34根据基分类器、基分类器组和目标权重参数，得到两层的集成分类器。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 电子科技大学长三角研究院(衢州) mRNA亚细胞定位模型训练方法、定位方法及可读存储介质
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