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- Bioconductor 3.17
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sigFeature
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DOI:10.18129 / B9.bioc.sigFeature
sigFeature:显著的特征选择使用SVM-RFE & t统计量
Bioconductor版本:版本(3.17)
这个包提供了一个新颖的特征选择算法的二进制分类使用支持向量机的递归特性消除SVM-RFE和t统计量。在这个特性选择过程中,所选择的两个类之间的特性差异显著,还与更高程度的他们是很好的分类器分类精度。
作者:Pijush Das开发者(aut (cre)博士Susanta Roychudhury用户(施),博士Sucheta Tripathy用户(施)
维护人员:Pijush Das开发者< topijush gmail.com >
从内部引用(R,回车引用(“sigFeature”)):
安装
安装这个包,开始R(版本“4.3”)并输入:
如果(!要求(“BiocManager”,悄悄地= TRUE)) install.packages (“BiocManager”) BiocManager::安装(“sigFeature”)
R的旧版本,请参考适当的Bioconductor释放。
文档
查看文档的版本这个包安装在您的系统,开始R和输入:
browseVignettes (“sigFeature”)
| HTML | R脚本 | sigFeature |
| 参考手册 | ||
| 文本 | 新闻 |
细节
| biocViews | 分类,FeatureExtraction,GeneExpression,GenePrediction,微阵列,归一化,软件,SupportVectorMachine,转录,mRNAMicroarray |
| 版本 | 1.18.0 |
| Bioconductor自 | BioC 3.8 (r - 3.5)(4.5年) |
| 许可证 | GPL (> = 2) |
| 取决于 | R (> = 3.5.0) |
| 进口 | biocViews,e1071 nlme openxlsx、pheatmap RColorBrewer,矩阵,SparseM,图形、属性、跑龙套,SummarizedExperiment,BiocParallel、方法 |
| 链接 | |
| 建议 | RUnit,BiocGenerics、knitr rmarkdown |
| SystemRequirements | |
| 增强了 | |
| URL | |
| 取决于我 | |
| 进口我 | |
| 建议我 | |
| 我的链接 | |
| 构建报告 |
包档案
遵循bob 体育网址 指示在R会话中使用这个包。
| 源包 | sigFeature_1.18.0.tar.gz |
| Windows二进制 | sigFeature_1.18.0.zip(64位) |
| macOS二进制(x86_64) | sigFeature_1.18.0.tgz |
| macOS二进制(arm64) | sigFeature_1.18.0.tgz |
| 源库 | git克隆https://git.bioconductor.org/packages/sigFeature |
| 源库(开发人员访问) | git克隆git@git.bioconductor.org:包/ sigFeature |
| Bioc包浏览器 | https://code.bioconductor.org/browse/sigFeature/ |
| 包短Url | //www.anjoumacpherson.com/packages/sigFeature/ |
| 包下载报告 | 下载数据 |
