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Applying Cost-Sensitive Extreme Learning Machine and Dissimilarity Integration to Gene Expression Data ClassificationAplicación de la máquina de aprendizaje extremo sensible a los costes y la integración de la disimilitud a la clasificación de datos de expresión génica

Resumen

La incorporación de factores sensibles a los costes en los clasificadores aumenta la estabilidad de la clasificación y reduce los costes de clasificación para clasificar conjuntos de datos a gran escala, redundantes y desequilibrados, como los datos de expresión génica. En este estudio, ampliamos nuestro trabajo anterior, es decir, el ELM Dissimilar (D-ELM), introduciendo los costes de clasificación errónea en el clasificador. Llamamos al algoritmo propuesto D-ELM sensible a los costes (CS-D-ELM). Además, incorporamos el coste de rechazo en el CS-D-ELM para aumentar la estabilidad de la clasificación del algoritmo propuesto. Los resultados experimentales muestran que el algoritmo CS-D-ELM integrado en el coste de rechazo reduce eficazmente el coste medio y global del proceso de clasificación, mientras que la precisión de la clasificación sigue siendo competitiva. El método propuesto puede extenderse a problemas de clasificación de otros datos redundantes y desequilibrados.

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