[发明专利]一种基于选择集成技术的致病同义突变预测方法

摘要

本发明公开了一种基于选择集成技术的致病同义突变预测方法，包括以下步骤：(1)数据获取；(2)数据预处理：对获取的数据集利用集成的K近邻缺失值填充算法进行缺失值填充；(3)模型构建：使用随机欠采样方法对不平衡数据进行处理，得到多套平衡训练集，利用该训练集训练多个基模型，构建模型池，再基于多样性对模型池中的模型进行选择集成；(4)模型训练：将不平衡基准训练集划分为构建模型的训练集和进行模型评估和参数优化的验证集，最后通过集成最优参数下的五折交叉验证模型得到最终模型；(5)模型预测。本发明通过采用随机欠采样技术和选择集成技术对同义突变领域的不平衡数据进行建模，具有较好的识别能力和覆盖能力。