A Bayesian Feature Selection Method for Multiclass Classification with Application to Cancer Gene Expression Data
本論文は、相対的信憑性比(relative belief ratio)を用いたベイズ多クラス特徴選択手法を提案し、高次元の癌データセットにおける識別的な遺伝子を特定することで、既存のフィルタベースの手法と比較して、様々な癌種において競争力のある分類精度と向上した解釈性を実証するものである。