A Bayesian Feature Selection Method for Multiclass Classification with Application to Cancer Gene Expression Data
본 논문은 고차원 암 데이터셋에서 판별력이 있는 유전자를 식별하기 위해 상대적 신념 비율(relative belief ratio)을 사용하는 베이지안 다중 클래스 특징 선택 방법을 제안하며, 다양한 암 유형에 걸쳐 기존의 필터 기반 접근 방식과 비교하여 경쟁력 있는 분류 정확도와 향상된 해석력을 입증한다.