采用Boosting机制的决策树集成分类器对嗜热和常温蛋白进行模式识别.通过自一致性检验、交叉验证和独立样本测试三种方法检测,其中作为Boosting算法中新的Logitboost算法表现更好,其识别的精度分别为100%、88.4%和89.5%,优于神经网络的识别效果.同时探讨了蛋白质分子大小对识别效果的影响.结果表明,将Boosting算法与其它单一分类器有效结合,有望提高研究者对生物分子相关特性的识别能力.
Boosting 决策树 集成分类器 模式识别 嗜热蛋白