Regresión de Ridge con Núcleo Ponderado para Mejorar la Predicción Genómica
Autores: Diao, Chenguang; Zhuo, Yue; Mao, Ruihan; Li, Weining; Du, Heng; Zhou, Lei; Liu, Jianfeng
Idioma: Inglés
Editor: MDPI
Año: 2025
Acceso abierto
Artículo científico
2025
Regresión de Ridge con Núcleo Ponderado para Mejorar la Predicción Genómica
Categoría
Ciencias Agrícolas y Biológicas
Subcategoría
Ciencias Agrícolas y Biológicas Generales
Palabras clave
Modelos no paramétricos
Predicción genómica
Regresión ponderada de núcleo de kernel
SNPs
GWAS
Validación cruzada
Licencia
CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual
Consultas: 36
Citaciones: Sin citaciones
Los modelos no paramétricos han estado recibiendo una atención creciente recientemente debido a su efectividad en la predicción genómica de rasgos complejos.
Descripción
Los modelos no paramétricos han estado recibiendo una atención creciente recientemente debido a su efectividad en la predicción genómica de rasgos complejos.