零基础入门转录组数据分析------机器学习算法之SVM-RFE(筛选特征基因)
目录
- 零基础入门转录组数据分析------机器学习算法之SVM-RFE(筛选特征基因)
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- [1. SVM-RFE基础知识](#1. SVM-RFE基础知识)
- [2. SVM-RFE(Rstudio)------代码实操](#2. SVM-RFE(Rstudio)——代码实操)
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- [2. 1 数据处理](#2. 1 数据处理)
- [2. 2 构建SVM-RFE模型](#2. 2 构建SVM-RFE模型)
- [2. 3 SVM-RFE结果简单可视化](#2. 3 SVM-RFE结果简单可视化)
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1. SVM-RFE基础知识
1.1 SVM是什么?
SVM(Support Vector Machine)算法是一种常见的监督学习算法,用于进行二分类或多分类任务。其主要思想是找到一个最优的组合,将不同类别的样本分隔开
1.2 RFE是什么?
RFE(Recursive Feature Elimination)算法是一种常用的特征选择方法,其通过逐步迭代,训练模型并剔除最不重要的特征,然后再次训练模型,直到达到指定的特征数量或达到某个性能指标。
1.3 SVM-RFE是什么?
SVM-RFE算法是SVM和RFE算法的结合,通过SVM模型进行特征的重要性评估,并利用RFE的迭代过程逐步剔除不重要的特征。
1.4 SVM-RFE原理?
SVM-RFE算法基于SVM的最大间隔原理,通过模型训练样本,对每个特征进行得分排序,之后利用RFE算法逐步迭代的方式:去掉最小特征得分的特征,然后用剩余的特征再次训练模型,进行下一次迭代,最后选出最优的特征组合。
1.5 SVM-RFE的优势?
- 结合两种算法的优点: SVM算法主要关注于分类任务,通过寻找最优组合来实现不同类别样本的分离,但它本身并不具备特征选择的能力,而RFE算法则会迭代剔除不重要的特征,这样就能够在模型训练的同时进行特征选择,从而选出对分类结果最有影响的特征子集
- 考虑特征之间的关联: 在每一轮迭代中,都会重新计算特征的权重,这样可以更好地考虑特征之间的关联关系,避免特征选择过程中的信息丢失。
- 提高模型泛化能力: 通过剔除不重要的特征,SVM-RFE算法能够减少特征空间的维度,降低模型的复杂性,从而提高模型的泛化能力。
-提高模型可解释能力: 筛选出的特征子集往往具有更好的可解释性,因为它们是数据中最具代表性的特征组合,同时算法会自动计算特征重要性并进行迭代,这样就减少了人为选择变量的可能性。
1.6 SVM-RFE的本质是什么?
筛选出一些关键特征,这些关键特征相对于其他特征来说,区分样本的能力更加精确。
举个栗子: 输入了8个基因的表达矩阵,此时基于这8个基因构建模型去观测模型对与样本的区分能力,发现区分准确性为80%,之后通过迭代的方式逐一剔除相对不重要的基因,最后发现剔除3个"不重要"基因后剩余5个基因构建的模型区分样本的准确性为95%(最高),那么此时认为这5个基因组合而成的模型为最优模型,这5个基因就作为对分类结果最有影响的特征子集被输出了。
综上所述: SVM-RFE就是一种用来筛选关键特征的方法(其结合了SVM算法的优点,同时也结合了RFE算法的优点),这个关键特征可以是临床指标,也可以是重要基因等,并且在关键特征选择的时候避免了人为的选择(算法自动迭代),输出基因重要性提高了可解释性。
2. SVM-RFE(Rstudio)------代码实操
本项目以TCGA------肺腺癌为例展开分析
物种:人类(Homo sapiens)
R版本:4.2.2
R包:tidyverse,caret,ggplot2,cowplot,ggplotify
废话不多说,代码如下:
2. 1 数据处理
设置工作空间:
r
rm(list = ls()) # 删除工作空间中所有的对象
setwd('/XX/XX/XX') # 设置工作路径
if(!dir.exists('./09_SVM-RFE')){
dir.create('./09_SVM-RFE')
}
setwd('./09_SVM-RFE/')
加载包:
r
library(tidyverse)
library(caret)
library(ggplot2)
library(cowplot)
library(ggplotify)
导入要分析的表达矩阵train_data,并对train_data的列名进行处理(这是因为在读入的时候系统会默认把样本id中的"-"替换成".",所以要给替换回去)
r
train_data <- read.csv("./data_fpkm.csv", row.names = 1, check.names = F) # 行名为全部基因名,每列为样本名
colnames(train_data) <- gsub('.', '-', colnames(train_data), fixed = T)
train_data如下图所示,行为基因名(symbol),列为样本名
导入分组信息表group
r
group <- read.csv("./data_group.csv", row.names = 1) # 为每个样本的分组信息(tumor和normal)
colnames(group) <- c('sample', 'group')
group如下图所示,第一列sample为样本名,第二列为样本对应的分组 (分组为二分类变量:disease和control)
导入要筛选的基因hub_gene(8个基因)
r
hub_gene <- data.frame(symbol = gene <- c('ADAMTS2', 'ADAMTS4', 'AGRN', 'COL5A1', 'CTSB', 'FMOD', 'LAMB3', 'LAMB4'))
colnames(hub_gene) <- "symbol"
hub_gene如下图所示,只有一列:8个基因的基因名
从全部的基因表达矩阵中取出这8个基因对应的表达矩阵,并且与之前准备的分组信息表进行合并
r
dat <- train_data[rownames(train_data) %in% hub_gene$symbol, ] %>%
t() %>%
as.data.frame() # 整理后行为样本名,列为基因名
dat$sample <- rownames(dat)
dat <- merge(dat, group, var = "sample")
dat <- column_to_rownames(dat, var = "sample") %>% as.data.frame()
table(dat$group)
dat$group <- factor(dat$group, levels = c('disease', 'control'))
dat如下图所示,行为基因名,前8列为基因对应的表达矩阵,第9列为合并的分组信息表
2. 2 构建SVM-RFE模型
构建SVM-RFE模型:
(1)使用rfeControl函数来设置递归特征消除过程中的交叉验证(CV)参数。这里指定了使用caretFuncs(一系列预定义的训练和预测函数,包括错误率等评估指标)作为评估函数,使用cv(交叉验证)作为方法,并设置交叉验证的次数为10次(number = 10)。
(2)执行递归特征消除 (rfe)算法构建模型rfe函数常用参数介绍如下:
- x参数------是要输入的基因表达矩阵(也称为特征或自变量)
- y 参数------这是要区分的目标变量。这里指向的是dat$group,根据前面得知这里是二分类变量分组------disease和control
- sizes 参数------这个参数指定了特征子集(要分析的范围),这里用c(1 : num)表示从1个特征到所有特征(除了最后一列)的所有可能组合都将被评估。
- rfeControl参数------这个参数传递了之前定义的交叉验证控制参数。
- method 参数------这个参数指定了用于评估特征子集性能的机器学习算法,这里是使用svmRadial方法------是使用支持向量机作为底层分类器,并且该SVM使用的是径向基函数核 (关于这个方法的介绍在这里不做展开介绍,感兴趣的小伙伴可以自行检索下)
(构建SVM-RFE模型中比较关注的参数就是上述的这些,当然还有其他参数,如果想深入了解可自行查看官方说明文档)
r
set.seed(21) # 设置种子
control <- rfeControl(functions = caretFuncs, method = "cv", number = 10) # cv 交叉验证次数10
# 执行SVM-RFE算法
num <- ncol(dat)-1
results <- rfe(x = dat[, 1:num], # 除去最后一列,其余列均为预测变量(也就是hubgene的表达量)
y = dat$group, # 分组信息
sizes = c(1:num),
rfeControl = control,
method = "svmRadial"
)
注:在构建模型的时候切记要设置种子(设置随机种子是为了确保结果的可重复性。由于交叉验证涉及随机分割数据,因此设置种子可以确保每次运行代码时,数据的分割方式都是相同的,从而得到相同的模型结果)
注2:这一步在构建模型的时候花费的时间会比较长,属于正常情况!
接下来从构建的最优模型中提取出最优模型组合,并保存关键基因
r
## 结果分析
svmrfe_result <- data.frame(symbol = predictors(results)) ## 7个基因
write.csv(svmrfe_result, file = 'svm_rfe_gene.csv')
svmrfe_result中就对应着最优模型组合中的基因,如下图所示,可以看到只有7个基因,有个基因被剔除了,这7个基因就被认为是更加重要的特征基因。
2. 3 SVM-RFE结果简单可视化
接下来一步就是要对SVM-RFE结果进行简单可视化,毕竟文章里是要放图的,并且图片展现的效果会更好!!!
r
# SVM-RFE结果简单可视化
p1 <- plot(results, type=c("o"),
xgap.axis = 1)
p1 <- as.ggplot(plot_grid(p1))+
labs(title="SVM_RFE_analyse", x="", y = "",size=25) +
# theme_bw()+
theme(plot.title = element_text(hjust =0.5,colour="black",face="bold",size=25),
axis.text.x = element_blank(),
axis.text.y = element_blank(),
axis.title.x = element_blank(),
axis.title.y = element_blank(),
legend.text = element_blank(),
legend.title = element_blank(),
legend.position = "none",
panel.grid.major = element_blank(),
panel.grid.minor = element_blank())
p1
SVM-RFE结果如下图所示,横坐标为变量对应的数目(这里指的是基因数目),纵坐标为区分样本的准确性,可以看到当所有基因都存在的时候(最右侧的点)区分准确度为0.96,剔除掉一个相对不重要的基因后区分准确度最高,之后再剔除基因就会导致模型区分准确度下降。
结语:
以上就是SVM-RFE算法筛选关键基因的所有过程,如果有什么需要补充或不懂的地方,大家可以私聊我或者在下方评论。
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