Performance analysis of the Survival-SVM classifier applied to gene-expression databases (Record no. 57864)

MARC details
000 -CABECERA
campo de control de longitud fija 01942naa a2200229 a 4500
003 - IDENTIFICADOR DEL NÚMERO DE CONTROL
campo de control AR-LpUFIB
005 - FECHA Y HORA DE LA ÚLTIMA TRANSACCIÓN
campo de control 20250311170529.0
008 - DATOS DE LONGITUD FIJA--INFORMACIÓN GENERAL
campo de control de longitud fija 230201s2023 xx o 000 0 spa d
024 8# - Otro identificador estandar
Número estándar o código DIF-M8829
-- 9055
-- DIF008092
040 ## - FUENTE DE LA CATALOGACIÓN
Centro catalogador/agencia de origen AR-LpUFIB
Lengua de catalogación spa
Centro/agencia transcriptor AR-LpUFIB
100 1# - ENTRADA PRINCIPAL--NOMBRE DE PERSONA
Nombre de persona Camele, Genaro
245 10 - MENCIÓN DE TÍTULO
Título Performance analysis of the Survival-SVM classifier applied to gene-expression databases
300 ## - DESCRIPCIÓN FÍSICA
Extensión 1 archivo (781,6 kB)
500 ## - NOTA GENERAL
Nota general Formato de archivo PDF. -- Este documento es producción intelectual de la Facultad de Informática - UNLP (Colección BIPA/Biblioteca)
520 ## - SUMARIO, ETC.
Sumario, etc. The analysis of epigenetic information for the diagnosis and prognosis of patients has been gaining relevance in recent years due to the technological progress that entails a decrease in information extraction and processing costs. One of the tasks most commonly carried out in this area is obtaining models that allow using patient epigenetic information to make inferences about survival analysis. As a result, optimizing these models turns into a problem of great interest today. In this article, the evaluation of different metrics and execution times for the Survival Support Vector Machines model is carried out through survival analysis applied to gene expression databases. Different experiments were performed varying the number of genes used for training to measure the correlation between model performance and data growth. The results showed that linear and polynomial kernels offer a better balance between execution time and model predictive power when the number of genes to be evaluated is less than 2000, while the cosine and RBF kernels are better candidates otherwise.
534 ## - NOTA SOBRE LA VERSIÓN ORIGINAL
Encabezamiento principal del original Congreso Argentino de Ciencias de la Computación (29no : 2023 : Luján, Argentina)
650 #4 - PUNTO DE ACCESO ADICIONAL DE MATERIA--TÉRMINO DE MATERIA
Término de materia o nombre geográfico como elemento de entrada MÉTRICAS
653 ## - TÉRMINO DE INDIZACIÓN--NO CONTROLADO
Término no controlado Apache Spark
700 1# - PUNTO DE ACCESO ADICIONAL--NOMBRE DE PERSONA
Nombre de persona Hasperué, Waldo
856 40 - LOCALIZACIÓN Y ACCESO ELECTRÓNICOS
Identificador Uniforme del Recurso <a href="http://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/164807">http://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/164807</a>
942 ## - ELEMENTOS DE PUNTO DE ACCESO ADICIONAL (KOHA)
Tipo de ítem Koha Capítulo de libro
Holdings
Estado de retiro Estado de pérdida Estado dañado Disponibilidad Colección Biblioteca permanente Biblioteca actual Fecha de adquisición Total de préstamos Signatura topográfica completa Fecha visto por última vez Identificador Uniforme del Recurso Precio válido a partir de Tipo de ítem Koha
      No corresponde Biblioteca digital Biblioteca de la Facultad de Informática Biblioteca de la Facultad de Informática 11/03/2025   A1330 11/03/2025 http://catalogo.info.unlp.edu.ar/meran/getDocument.pl?id=2723 11/03/2025 Capítulo de libro