Robust Random Forests for Genomic Prediction: Challenges and Remedies
यह शोध पत्र जीनोमिक भविष्यवाणी में रिस्पॉन्स कंटैमिनेशन (प्रतिक्रिया संदूषण) के विरुद्ध रैंडम फॉरेस्ट को सुदृढ़ बनाने की रणनीतियों का मूल्यांकन करता है, जिसमें यह पाया गया है कि डेटा ट्रांसफॉर्मेशन और रैंकिंग-आधारित दृष्टिकोण शोर वाले ब्रीडिंग डेटासेट में लेटेंट सिग्नल (सुप्त संकेतों) को पुनः प्राप्त करने के लिए सबसे प्रभावी उपचार प्रदान करते हैं, जबकि यह सलाह दी गई है कि स्वच्छ डेटा के लिए मानक मॉडल ही बेहतर रहते हैं।