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SelectKBest
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AI模型识别肝癌预测生物标志物 · 跟踪2个来源
研究人员开发了利用人工智能预测和识别肝细胞癌（HCC）生物标志物的新方法。一项研究构建了一个包含770个患者样本及其基因表达水平的数据集，利用半监督学习和XGBoost实现了96.5%的分类准确率。另一项研究采用深度学习和可解释AI分析转录组数据，识别出DNAJB14为关键影响基因，并使用基于15个选定基因训练的模型实现了90.74%的准确率。
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量子优化框架在机器学习特征选择方面展现潜力
研究人员开发了一种新颖的量子特征选择框架，该框架在离子阱硬件上利用高阶二元优化。该方法纳入了超越标准二次编码的多元依赖关系，捕捉特征相关性、成对冗余和高阶统计结构。该方法在基准数据集上进行了测试，显示出有希望的结果，具有竞争力的分类性能和紧凑特征子集的生成。