Fugu-MT 論文翻訳(概要): A Hybrid Machine Learning Model for Classifying Gene Mutations in Cancer using LSTM, BiLSTM, CNN, GRU, and GloVe

論文の概要: A Hybrid Machine Learning Model for Classifying Gene Mutations in Cancer using LSTM, BiLSTM, CNN, GRU, and GloVe

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2307.14361v1
Date: Mon, 24 Jul 2023 21:01:46 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-07-28 19:12:01.209047
Title: A Hybrid Machine Learning Model for Classifying Gene Mutations in Cancer using LSTM, BiLSTM, CNN, GRU, and GloVe
Title（参考訳）: LSTM, BiLSTM, CNN, GRU, GloVeを用いた癌遺伝子変異分類のためのハイブリッド機械学習モデル
Authors: Sanad Aburass, Osama Dorgham and Jamil Al Shaqsi
Abstract要約: 本研究では、LSTM、BiLSTM、CNN、GRU、GloVeを組み合わせて遺伝子変異を分類するアンサンブルモデルを提案する。その結果、BERT、Electra、Roberta、XLNet、Distilbert、LSTMアンサンブルといった有名なトランスフォーマーと比較された。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: This study presents an ensemble model combining LSTM, BiLSTM, CNN, GRU, and GloVe to classify gene mutations using Kaggle's Personalized Medicine: Redefining Cancer Treatment dataset. The results were compared against well-known transformers like as BERT, Electra, Roberta, XLNet, Distilbert, and their LSTM ensembles. Our model outperformed all other models in terms of accuracy, precision, recall, F1 score, and Mean Squared Error. Surprisingly, it also needed less training time, resulting in a perfect combination of performance and efficiency. This study demonstrates the utility of ensemble models for difficult tasks such as gene mutation classification.
Abstract（参考訳）: 本研究では、LSTM、BiLSTM、CNN、GRU、GloVeを組み合わせたアンサンブルモデルを用いて、Kaggleのパーソナライズドメディカル:がん治療データセットを再定義する手法を提案する。その結果,BERT,Electra,Roberta,XLNet,Distilbert,LSTMアンサンブルなどのよく知られたトランスフォーマーと比較した。我々のモデルは、精度、精度、リコール、f1スコア、平均二乗誤差の点で他の全てのモデルよりも優れていた。驚くべきことに、トレーニング時間も少なくなり、パフォーマンスと効率の完全な組み合わせになった。本研究は,遺伝子変異分類などの難しい課題に対するアンサンブルモデルの有用性を示す。

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