[صفحه اصلی ]   [Archive] [ English ]  
:: صفحه اصلي :: درباره نشريه :: آخرين شماره :: تمام شماره‌ها :: جستجو :: ثبت نام :: ارسال مقاله :: تماس با ما ::
بخش‌های اصلی
اطلاعات نشریه::
آرشیو مجله و مقالات::
ثبت نام و اشتراک::
ارسال مقاله::
پایگاه‌های مرتبط::
برای داوران::
اخلاق در پژوهش::
تماس با ما::
تسهیلات پایگاه::
::
جستجو در پایگاه

جستجوی پیشرفته
..
دریافت اطلاعات پایگاه
نشانی پست الکترونیک خود را برای دریافت اطلاعات و اخبار پایگاه، در کادر زیر وارد کنید.
..
Google Scholar Metrics

Citation Indices from GS

AllSince 2021
Citations4815
h-index32
i10-index00
..
ثبت شده در

AWT IMAGE


..
نماد اعتماد الکترونیکی
..
آمار نشریه
تعداد دوره های نشریه: 20
تعداد شماره ها: 40
تعداد مشاهده ی مقالات: 4590367
تعداد دریافت (دانلود) مقالات: 1437509

مقالات دریافت شده: 899
مقالات پذیرفته شده: 386
مقالات رد شده: 498
مقالات منتشر شده: 383

نرخ پذیرش: 42.94
نرخ رد: 55.39

میانگین دریافت تا پذیرش: 393 روز
میانگین دریافت تا اولین داوری: 5.6 روز
میانگین پذیرش تا انتشار: 491.7 روز
____
..
:: ::
برگشت به فهرست مقالات برگشت به فهرست نسخه ها
رویکردهای یادگیری ماشین در داده‌های بیان‌ژنی با ابعاد بالا: پیش‌بینی تولید ریبوفلاوین با رگرسیون ریج و بردار پشتیبان
آرش عامری ، مهدی روزبه*
چکیده:   (31 مشاهده)
با پیشرفت علوم زیستی و فناوری‌های نوین، داده‌های با ابعاد بالا که در آن‌ها تعداد متغیرهای مستقل از تعداد مشاهدات بیشتر است، در حوزه‌های مختلف گسترش یافته‌اند. داده‌های بیان‌ژنی مرتبط با تولید ریبوفلاوین یا ویتامین $B_2$ نمونه‌ای از این داده‌ها هستند. وجود تعداد زیاد متغیرها و همخطی میان آن‌ها، استفاده از روش‌های رگرسیونی کلاسیک را با چالش مواجه می‌سازد. ازاین‌رو، روش‌های منظم‌سازی و کاهش ابعاد مانند رگرسیون ریج، لاسو، الاستیک نت و کمترین مربعات جزئی، به‌منظور افزایش پایداری مدل و بهبود پیش‌بینی توسعه یافته‌اند. همچنین، روش‌های یادگیری ماشین مانند ماشین‌های بردار پشتیبان و رگرسیون بردار پشتیبان با توانایی مدل‌سازی روابط پیچیده و غیرخطی، در تحلیل داده‌های با ابعاد بالا کاربرد گسترده‌ای یافته‌اند. در این پژوهش، روش‌های رگرسیونی و یادگیری ماشین شامل ریج، لاسو، الاستیک نت، PLS ،SVM و SVR بر روی داده‌های واقعی و شبیه‌سازی‌شده بررسی می‌شوند تا عملکرد آن‌ها ارزیابی گردد.
واژه‌های کلیدی: اعتبارسنجی متقابل تعمیم‌یافته، داده‌های با ابعاد بالا، رگرسیون ریج، رگرسیون بردار پشتیبان، ماشین‌های بردار پشتیبان
متن کامل [PDF 1032 kb]   (29 دریافت)    
نوع مطالعه: پژوهشی بنیادی | موضوع مقاله: آمار کاربردی
دریافت: 1404/10/2 | پذیرش: 1405/12/10
فهرست منابع
1. امامی، ه. (١٣٩٧)، روش های تشخیصی در مدل‌های خطی ریج نیمه‌پارامتری با خطا در اندازه‌گیری، مجله مدل‌سازی پیشرفته ریاضی،8، 19-48.
2. روحی، آ،. جهادی، ف،. روزبه، م. و زالزاده، س. (١۴٠٢)، تحلیل داده‌های با بعد بالا با استفاده از رگرسیون بردار پشتیبان تعمیم یافته، رگرسیون تابعی، رگرسیون ستیغی و لاسو، مجله علوم آماری،17 (1)، 6-26.
3. Arashi, M. and Valizadeh, T. (2015), Performance of Kibria's methods in partial linear ridge regression model, Statistical Papers, 56, 231-246. [DOI:10.1007/s00362-014-0578-6]
4. Awad, M. and Khanna, R. (2015), Efficient learning machines: theories, concepts, and applications for engineers and system designers, First Edition. Apress Media. [DOI:10.1007/978-1-4302-5990-9]
5. Bargam, B., Boudhar, A., Kinnard, C., Bouamri, H., Nifa, K. and Chehbouni, A. (2024), Evaluation of the Support Vector Regression (SVR) and the Random Forest (RF) Models Accuracy for Streamflow Prediction under a Data-Scarce Basin in Morocco, Discover Applied Sciences, 6, 322. [DOI:10.1007/s42452-024-05994-z]
6. Coates, P. M., Betz, J. M., Blackman, M. R., Cragg, G. M., Levine, M., Moss, J. and White, J. D. (2010), Encyclopedia of Dietary Supplements, Second Edition, Informa Healthcare. [DOI:10.1201/b14669]
7. Cook, R. D. and Forzani, L. (2024), Partial Least Squares Regression and Related Dimension Reduction Methods, 1st ed., Chapman and Hall/CRC, New York. [DOI:10.1201/9781003482475-1]
8. Emami, H. (2018), Diagnostic methods in semi-parametric ridge linear models with measurement error, Journal of Advanced Mathematical Modeling, 8, 19-48.
9. Hastie, T., Tibshirani, R. and Wainwright, M. (2015), Statistical Learning with Sparsity: The Lasso and Generalizations, CRC Press, Taylor and Francis Group, Boca Raton, FL, USA. [DOI:10.1201/b18401]
10. Herawati, N., Wijayanti, A., Sutrisno, A., Nusyirwan and Misgiyati (2024), The Performance of Ridge Regression, LASSO, and Elastic-Net in Controlling Mul-ticollinearity: A Simulation and Application, Journal of Modern Applied Statistical Methods, 23(2). [DOI:10.56801/Jmasm.V23.i2.4]
11. James, G., Witten, D., Hastie, T. and Tibshirani, R. (2023), An Introduction to Statistical Learning with Applications in R, Second Edition, Springer Science and Business Media.
12. Lauer, F. and Bloch, G. (2008), Incorporating Prior Knowledge in Support Vector Regression, Machine Learning, 70, 89-118. [DOI:10.1007/s10994-007-5035-5]
13. Roohi, A., Jahadi, F., Roozbeh, M. and Zalzadeh, S. (2023), High-dimensional data analysis using generalized support vector regression, functional regression, ridge regression and lasso, Journal of Statistical Sciences, {17}(1), 6-26. [DOI:10.61186/jss.17.1.1]
14. Roozbeh, M., Babaie-Kafaki, S. and Aminifard, Z. (2022), Improved High Dimensional Regression Models with Matrix Approximations Applied to the Comparative Case Studies with Support Vector Machines, Optimization Methods and Software, 37(6), 1912-1929. [DOI:10.1080/10556788.2021.2022144]
15. Roozbeh, M. and Maanavi, M. (2022), Mammalian Eye Gene Expression Using Support Vector Regression to Evaluate a Strategy for Detecting Human Eye Disease, Iranian Journal of Health Sciences, 10(2), 14-28. [DOI:10.18502/jhs.v10i2.9763]
16. Roozbeh, M., Rouhi, A., Mohamed, N. A. and Jahadi, F. (2023), Generalized Support Vector Regression and Symmetry Functional Regression Approaches to Model the High-Dimensional Data, Symmetry, 15(6), 1262. [DOI:10.3390/sym15061262]
ارسال پیام به نویسنده مسئول

ارسال نظر درباره این مقاله
نام کاربری یا پست الکترونیک شما:

CAPTCHA


XML   English Abstract   Print



بازنشر اطلاعات
Creative Commons License این مقاله تحت شرایط Creative Commons Attribution-NonCommercial 4.0 International License قابل بازنشر است.
برگشت به فهرست مقالات برگشت به فهرست نسخه ها
مجله علوم آماری – نشریه علمی پژوهشی انجمن آمار ایران Journal of Statistical Sciences

Persian site map - English site map - Created in 0.22 seconds with 45 queries by YEKTAWEB 4774