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生信人R語言學(xué)習(xí)必備

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（56線程，256G內(nèi)存，個(gè)人存儲(chǔ)1T）

小果如期而至，又是想大家的一天呢。

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什么是SVM？

小果今天帶大家學(xué)習(xí)的技術(shù)點(diǎn)是一個(gè)經(jīng)典的機(jī)器學(xué)習(xí)算法——支持向量機(jī)（SVM），這是一種常見的判別方法。在機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域，是一個(gè)有監(jiān)督的學(xué)習(xí)模型，通常用來進(jìn)行模式識(shí)別、分類以及回歸分析。那么這種算法能不能用到生信方向呢？

經(jīng)過小果閱讀多篇高分生信文章后發(fā)現(xiàn)，很多文章都用到了這個(gè)方法，說明這個(gè)方法不簡單！接下來就和小果一起通過一個(gè)案例來學(xué)習(xí)一下吧！

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小果采用的數(shù)據(jù)是一個(gè)臨床數(shù)據(jù)，其中每行為一個(gè)病人樣本，每列為樣本的特征，group為樣本的分組。

數(shù)據(jù)樣例展示

所需R包下載安裝

數(shù)據(jù)讀取和數(shù)據(jù)集劃分

模型搭建

結(jié)果可視化

ROC曲線圖

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分類情況散點(diǎn)圖

實(shí)驗(yàn)結(jié)果會(huì)得到ROC曲線圖和分類情況散點(diǎn)圖，其中ROC曲線繪制的圖形面積表示了模型在測(cè)試集上的預(yù)測(cè)準(zhǔn)確率，可以看到結(jié)果其預(yù)測(cè)準(zhǔn)確率AUC=0.977，分類散點(diǎn)圖表示了預(yù)測(cè)結(jié)果的分類情況，不同顏色代表不同分組，圓點(diǎn)代表結(jié)果預(yù)測(cè)準(zhǔn)確，加號(hào)代表預(yù)測(cè)錯(cuò)誤。

學(xué)習(xí)結(jié)束！小伙伴們有沒有感覺茅塞頓開？相信大家以及蠢蠢欲動(dòng)了吧，快自己動(dòng)手試驗(yàn)一下吧?。ㄐ」麻_發(fā)的零代碼云生信分析工具平臺(tái)包含超多零代碼小工具，上傳數(shù)據(jù)一鍵出圖，感興趣的小伙伴歡迎來參觀喲，網(wǎng)址：http://www.biocloudservice.com/home.html）

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“生信果”，生信入門、R語言、生信圖解讀與繪制、軟件操作、代碼復(fù)現(xiàn)、生信硬核知識(shí)技能、服務(wù)器、生物信息學(xué)的教程，以及基于R的分析和可視化等原創(chuàng)內(nèi)容，一起見證小白和大佬的成長。