論文の概要: Hybrid gene selection approach using XGBoost and multi-objective genetic
algorithm for cancer classification
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2106.05841v1
- Date: Sun, 30 May 2021 03:43:22 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-06-13 13:58:21.153232
- Title: Hybrid gene selection approach using XGBoost and multi-objective genetic
algorithm for cancer classification
- Title（参考訳）: xgboostと多目的遺伝的アルゴリズムを用いた癌分類のためのハイブリッド遺伝子選択アプローチ
- Authors: Xiongshi Deng, Min Li, Shaobo Deng, Lei Wang
- Abstract要約: マイクロアレイデータセットにおける癌分類のための極勾配増強(XGBoost)と多目的最適化遺伝的アルゴリズム(XGBoost-MOGA)を組み合わせた2段階遺伝子選択手法を提案する。
XGBoost-MOGAは、精度、Fスコア、精度、リコールなどの様々な評価基準の観点から、従来の最先端アルゴリズムよりもはるかに優れた結果が得られる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.781877756322586
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Microarray gene expression data are often accompanied by a large number of
genes and a small number of samples. However, only a few of these genes are
relevant to cancer, resulting in signigicant gene selection challenges. Hence,
we propose a two-stage gene selection approach by combining extreme gradient
boosting (XGBoost) and a multi-objective optimization genetic algorithm
(XGBoost-MOGA) for cancer classification in microarray datasets. In the first
stage, the genes are ranked use an ensemble-based feature selection using
XGBoost. This stage can effectively remove irrelevant genes and yield a group
comprising the most relevant genes related to the class. In the second stage,
XGBoost-MOGA searches for an optimal gene subset based on the most relevant
genes's group using a multi-objective optimization genetic algorithm. We
performed comprehensive experiments to compare XGBoost-MOGA with other
state-of-the-art feature selection methods using two well-known learning
classifiers on 13 publicly available microarray expression datasets. The
experimental results show that XGBoost-MOGA yields significantly better results
than previous state-of-the-art algorithms in terms of various evaluation
criteria, such as accuracy, F-score, precision, and recall.
- Abstract（参考訳）: マイクロアレイ遺伝子発現データは、多くの遺伝子と少数のサンプルが伴っていることが多い。
しかし、これらの遺伝子のうち、がんに関連するものはほとんどなく、有意な遺伝子選択が困難となる。
そこで我々は,マイクロアレイデータセットにおける癌分類のための極勾配増強(XGBoost)と多目的最適化遺伝的アルゴリズム(XGBoost-MOGA)を組み合わせた2段階遺伝子選択手法を提案する。
第1段階では、XGBoostを用いたアンサンブルベースの特徴選択を用いてランク付けされる。
この段階は、無関係な遺伝子を効果的に除去し、クラスに関連する最も関連する遺伝子からなる群を生じることができる。
第2段階では、XGBoost-MOGAは、多目的最適化遺伝的アルゴリズムを用いて、最も関連性の高い遺伝子群に基づく最適な遺伝子サブセットを探索する。
xgboost-mogaを13のマイクロアレイ式データセット上で2つのよく知られた学習分類器を用いて,他の最先端特徴選択法と比較する包括的な実験を行った。
実験結果から,XGBoost-MOGAは,精度,Fスコア,精度,リコールなどの様々な評価基準において,従来の最先端アルゴリズムよりも有意に優れた結果が得られることが示された。
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