【源码】基于XGBoost算法的基因数据分类项目

项目简介

本项目是基于Python语言与XGBoost算法的基因数据分类项目，借助机器学习技术对基因数据开展分类与预测工作。项目由多个Python脚本构成，每个脚本承担不同的数据处理和模型训练任务。

项目的主要特性和功能

1. 基因筛选：运用Importance.py脚本筛选出前100个重要基因。
2. 特征矩阵生成：通过Selected-Top 100.py脚本输出前100个基因的特征矩阵。
3. 数据集划分：利用class-Top 100.py和class.py脚本，按6:2:2的比例将基因数据划分为训练集、验证集和测试集。
4. 模型训练与评估：
   • 用test-Top 100.py脚本对前100个基因进行XGBoost训练，并输出分类准确率、AUC值和ROC曲线。
   • 用test_AR.py脚本对所有基因进行XGBoost训练，并输出分类准确率、AUC值和ROC曲线。

安装使用步骤

前提条件

• 安装Python环境，推荐使用Python 3.x版本。
• 安装必要的Python库，包括pandas、xgboost、sklearn等，可通过pip命令安装： bash pip install pandas xgboost scikit-learn matplotlib

使用步骤

1. 下载并解压本项目的源码文件。
2. 配置数据路径，保证源码文件中的所有数据文件路径正确，数据文件应与脚本在同一目录下或指定正确路径。
3. 运行脚本：
   • 运行Importance.py筛选重要基因。
   • 运行Selected-Top 100.py生成前100个基因的特征矩阵。
   • 运行class-Top 100.py和class.py划分数据集。
   • 运行test-Top 100.py和test_AR.py进行模型训练和评估。
4. 查看输出文件，包括训练结果、预测结果和评估指标等。

注意事项

• 确保数据文件路径正确，且数据文件完整无误。
• 可根据需要调整XGBoost参数以优化模型性能。
• 运行脚本前，请确保Python环境和依赖库已正确安装。

下载地址

点击下载 【提取码: 4003】【解压密码: www.makuang.net】