【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及数据处理，尤其涉及一种基于深度森林模型的疾病表型预测方法。
技术介绍
1、人体肠道微生物与人类的健康或疾病存在密切关系。对人类肠道宏基因组数据进行分析，在疾病预测及诊断治疗相关领域的科学研究和临床应用方面具有重要的意义。目前，机器学习方法在肠道微生物分析领域已广泛应用并取得了较好的效果。然而，基于当前的机器学习方法进行肠道微生物的研究还存在不足：(1)大多数方法是针对特定的研究精心设计的，在应用于其他数据集时可能由于不同的原因(例如，小规模数据集，数据集中类分布不平衡问题，噪声特征等)而遭受欠拟合。(2)肠道微生物的数据形式表现单一且存在冗余信息，缺少微生物数据组织形式深入挖掘(例如，微生物系统发育的信息)。(3)将机器学习算法运用在肠道微生物分析仅在应用层面，而缺乏对算法特异性优化和机器学习算法本身的研究。
技术实现思路
1、本专利技术的目的在于提供一种基于深度森林模型的疾病表型预测方法，旨在解决当前的机器学习方法进行肠道微生物的研究还存在不足的问题。
2、为实现上述目的，本专利技术提供了一种基于深度森林模型的疾病表型预测方法，包括以下步骤：
3、s1将微生物丰度数据输入预处理模块，构造基于系统发育树的特征矩阵；
4、s2将微生物丰度矩阵和所述基于系统发育树的特征矩阵作为训练数据分别进入改进的深度森林模块中训练，学习新的特征表示，在所述改进的深度森林模块的级联层中，每层的森林单元生成类向量，将生成的类向量和原始向量拼接组成新的特征
5、s3将所述新的特征向量输入学习模块，所述学习模块双通道的架构分别学习两种模式下新的特征表示；
6、s4将两种模式的所述新的特征表示融合后作为预测模块的输入，组合后的特征在通过级联层进行训练，每个森林都将产生类的分布估计，所述预测模块对同一森林中的所有树进行平均，取最大概率的类作为模型的输出预测，得到预测结果。
7、其中，所述改进的深度森林模块得到改进方式为，在原始深度森林模块的级联层中嵌入rf-cus森林单元和erts森林单元。
8、其中，所述改进的深度森林模块进行训练时，使用交叉验证的策略，在训练数据中再分出验证数据，用来评估模型的训练效果。
9、其中，所述将微生物丰度数据输入预处理模块，构造基于系统发育树的特征矩阵，包括：
10、s11将微生物丰度数据输入预处理模块；
11、s12所述预处理模块直接利用phyiot基于微生物特征的分类将所述微生物丰度数据生成最小剪枝的系统发育树；
12、s13对所述系统发育树分别采用两种树的遍历的方式访问发育树中的每个节点，获得遍历后的两个向量；
13、s14重复步骤s12-s13，直至对所述微生物丰度数据中每个样本都获得向量，基于所述向量对所有样本获得两个矩阵；
14、s15将两个所述矩阵融合，得到基于系统发育树的特征矩阵。
15、其中，所述基于系统发育树的特征矩阵包含微生物的演化时间信息和不同层级之间的关联信息。
16、本专利技术的一种基于深度森林模型的疾病表型预测方法，通过将微生物丰度数据输入预处理模块，构造基于系统发育树的特征矩阵；将微生物丰度矩阵和所述基于系统发育树的特征矩阵作为训练数据分别进入改进的深度森林模块中训练，学习新的特征表示，在所述改进的深度森林模块的级联层中，每层的森林单元生成类向量，将生成的类向量和原始向量拼接组成新的特征向量；将所述新的特征向量输入学习模块，所述学习模块双通道的架构分别学习两种模式下新的特征表示；将两种模式的所述新的特征表示融合后作为预测模块的输入，组合后的特征在通过级联层进行训练，每个森林都将产生类的分布估计，所述预测模块对同一森林中的所有树进行平均，取最大概率的类作为模型的输出预测，得到预测结果。本专利技术的目的是对人体肠道微生物数据建模和分析，以构建基于肠道微生物数据预测宿主表型的方法。该方法旨在研究与人类肠道微生物密切相关疾病的机制，并为开发基于肠道微生物数据的新型诊断治疗提供借鉴，推动精准治疗的发展。当前应用机器学习方法分析肠道微生物存在上述的挑战，在本专利技术中，针对现有技术存在的不足，提出了以下解决方法：1、解决现有技术中忽略了数据集中类不平衡问题对机器学习模型预测的影响。2、缓解现有技术在样本量小、维度高的宏基因组数据集中造成“维度灾难”的问题。3、有效解决现有技术中未考虑相邻分类群之间的层次关系和群落中微生物存在的进化关系。因此解决了当前的机器学习方法进行肠道微生物的研究还存在不足的问题。
本文档来自技高网...【技术保护点】
1.一种基于深度森林模型的疾病表型预测方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.如权利要求1所述的基于深度森林模型的疾病表型预测方法，其特征在于，
3.如权利要求1所述的基于深度森林模型的疾病表型预测方法，其特征在于，
4.如权利要求1所述的基于深度森林模型的疾病表型预测方法，其特征在于，
5.如权利要求4所述的基于深度森林模型的疾病表型预测方法，其特征在于，
【技术特征摘要】
1.一种基于深度森林模型的疾病表型预测方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.如权利要求1所述的基于深度森林模型的疾病表型预测方法，其特征在于，
3.如权利要求1所述的基于深度森林模...
还没有人留言评论。发表了对其他浏览者有用的留言会获得科技券。