基于支持向量机集成的蛋白质与维生素绑定位点预测

在蛋白质与维生素绑定位点预测问题中,小类样本和大类样本之间存在显著的不平衡性,传统的机器学习方法将不再适用。针对此问题,在多重随机下采样的基础上结合支持向量机(SVM)集成来预测蛋白质与维生素的绑定位点,采用了一种改进的Ada Boost集成方法,称为MAda Boost集成。通过实验比较了不同的集成策略,其中MAda Boost集成效果最优。实验结果表明,采用随机下采样结合SVM集成将有效提高蛋白质维生素绑定位点预测的精度。