|
关注：1
2013-05-23 12:21
求翻译：The method achieved an overall accuracy of 84.5% and the area under the ROC curve (AUC) of 0.822 by Jackknife test, when a subset included 10 optimized features. Furthermore, on the same data, we compared our predictor with other existing methods, including R-score-based method and D-score-based methods, and the result是什么意思？ 待解决
 悬赏分：1
- 离问题结束还有
The method achieved an overall accuracy of 84.5% and the area under the ROC curve (AUC) of 0.822 by Jackknife test, when a subset included 10 optimized features. Furthermore, on the same data, we compared our predictor with other existing methods, including R-score-based method and D-score-based methods, and the result
问题补充： |
|
2013-05-23 12:21:38
该方法实现的ROC曲线下面积（AUC）为0.822刀切测试，当一个子集，包括10个优化的功能，84.5％的整体准确性和地区。此外，在同一数据上，我们与其他现有的方法，包括基于R -评分的方法和基于D -评分的方法，和我们的方法的结果是优于两种方法相比，我们的预测。令人满意的业绩表明，我们的方法是有效的预测信号肽的有害nsSNPs的。
|
|
2013-05-23 12:23:18
正在翻译，请等待...
|
|
2013-05-23 12:24:58
正在翻译，请等待...
 |
|
2013-05-23 12:26:38
方法达到 84.5%和下 0.822 的 ROC 曲线 (AUC) 的区域的整体准确度刀切法测试中，当一个子集包括 10 优化的功能。此外，相同的数据，我们与其他现有的方法，包括研发基于评分方法和基于 D 的评分方法，相比我们预测，我们的方法的结果是比这两种方法。表现令人满意表明我们的方法是有效的预测中信号肽的有害 nsSNPs。
|
|
2013-05-23 12:28:18
方法达到 84.5%和下 0.822 的 ROC 曲线 (AUC) 的区域的整体准确度刀切法测试中，当一个子集包括 10 优化的功能。此外，相同的数据，我们与其他现有的方法，包括研发基于评分方法和基于 D 的评分方法，相比我们预测，我们的方法的结果是比这两种方法。表现令人满意表明我们的方法是有效的预测中信号肽的有害 nsSNPs。
|
湖北省互联网违法和不良信息举报平台 | 网上有害信息举报专区 | 电信诈骗举报专区 | 涉历史虚无主义有害信息举报专区 | 涉企侵权举报专区
