生信豆芽菜-机器学习筛选特征基因

网址:http://www.sxdyc.com/mlscreenfeature

一、使用方法

1、准备数据

第一个文件:特征表达数据

第二个文件:分组信息,第一列为样本名,第二列为患者分组

第三个文件:分析基因名

2、选择机器学习的方法,然后提交等待结果即可

二、结果

这里选择是lasso,每一个基因对于分组的贡献

当然,如果不清楚数据是什么样的,可以选择下载我们的示例数据,也可以关注:豆芽数据分析

相关推荐
不去幼儿园4 分钟前
【MARL】深入理解多智能体近端策略优化(MAPPO)算法与调参
人工智能·python·算法·机器学习·强化学习
Mr_Xuhhh6 分钟前
重生之我在学环境变量
linux·运维·服务器·前端·chrome·算法
想成为高手49910 分钟前
生成式AI在教育技术中的应用:变革与创新
人工智能·aigc
YSGZJJ1 小时前
股指期货的套保策略如何精准选择和规避风险?
人工智能·区块链
无脑敲代码,bug漫天飞1 小时前
COR 损失函数
人工智能·机器学习
盼海1 小时前
排序算法(五)--归并排序
数据结构·算法·排序算法
HPC_fac130520678162 小时前
以科学计算为切入点:剖析英伟达服务器过热难题
服务器·人工智能·深度学习·机器学习·计算机视觉·数据挖掘·gpu算力
网易独家音乐人Mike Zhou4 小时前
【卡尔曼滤波】数据预测Prediction观测器的理论推导及应用 C语言、Python实现(Kalman Filter)
c语言·python·单片机·物联网·算法·嵌入式·iot
小陈phd5 小时前
OpenCV从入门到精通实战(九)——基于dlib的疲劳监测 ear计算
人工智能·opencv·计算机视觉
Guofu_Liao6 小时前
大语言模型---LoRA简介;LoRA的优势;LoRA训练步骤;总结
人工智能·语言模型·自然语言处理·矩阵·llama