一种基于优化随机森林模型的基因组育种值预测方法

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一种基于优化随机森林模型的基因组育种值预测方法
申请号:CN202511018898
申请日期:2025-07-23
公开号:CN120877850A
公开日期:2025-10-31
类型:发明专利
摘要
本发明提供一种基于优化随机森林模型的基因组育种值预测方法,涉及生物遗传学技术领域,该方法为对采集的基因组数据进行贡献度计算,得到加权特征矩阵;利用适应度评估方法,对加权特征矩阵的特征子集进行迭代更新,得到优化特征子集;利用优化特征子集,对随机森林模型的超参数进行更新,得到优化随机森林模型;利用加权特征矩阵的特征子集,对优化随机森林模型进行训练,得到训练好的优化随机森林模型;利用训练好的优化随机森林模型,对基因组数据进行分析,得到基因组育种值预测结果,完成对基因组育种值的预测。本发明解决了基因组育种值难以准确高效预测的问题。
技术关键词
随机森林模型 值预测方法 加权特征 平衡特征 表达式 生物遗传学技术 样本 矩阵 超参数 节点 位置更新 数据 变量 误差 因子