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- 急问有关SVM,randomforest的问题(gene expression data)
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1
(共1页)
s***1
发帖数: 343
1
分别用randomForest,e1071做random forest和svm,用ipred做cv。
刚开始的时候用iris练了RBF条件下的SVM,挺顺利的。但是上了实际基因数据就出问题
了。observation虽然只有不到200个,但是predictor var有差不多几万个(
microarray得到的数据)。
问题一:
老板要求试一下linear SVM,可是我发现ipred package里的errorest.SVM function好
像不能用于linear。 没有kernel="linear"的argument。
我于是后来只好用e1071的svm function(cross=10),然后用它自带的accuracies,
并平均一下这10个error值来看error rate,这种方法是不是不对?(我出来的结果很
奇怪,20个cost值各跑了一遍,error rate有10多个是一模一样的,但是想不明白问题
出在哪里)
有什么function可以直接算linear SVM的cv error rate吗?
问题二:
randomForest function当读入几万个 predictor var以后就crash了。我之前从没做过
大数据量的,请问大家这种大数据量的predictor vars一般怎么做randomforest呢?
多谢了!
r*****o
发帖数: 140
2
SVM我不熟。
但是我用randomForest做过GWAS。一般而言,如果predictor间有相关,importance
score可能会biased。所以我们一般先按照SNP间的LD去掉一部分marker。同时,盲目地
将一大堆噪音SNP加入RF,效果也不一定好,所以我们往往先优选一部分,这样下来,
做RF的SNP只有1万左右。用R还是可以做得。
如果你真的有几万个,建议你用randomJungle,速度快一点。
1
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