SVM在基因疾病检测中的应用场景是多样的，包括基因表达、基因序列、基因变异等方面。SVM在特征选择和分类预测方面表现优异，可以用来识别潜在的基因标记或蛋白质标记，并预测是否会导致某种疾病的发生。相比其他机器学习算法，SVM的泛化能力较强，适用于高维数据集，但可能存在数据不平衡的问题。文献推荐：Chen et al. (2014), SVM-based feature selection method for characterizing genes in Alzheimer’s disease. Frontiers in Aging Neuroscience.
SVM在基因疾病检测中的应用场景是什么？
我想问一下，SVM在基因疾病检测中的应用场景是什么？我在研究基因测序和疾病诊断方面，但是对于SVM的应用还不是很清楚。希望了解SVM在基因疾病检测方面的应用，以及它与其他常见的机器学习算法的比较。如果有相关的案例或文献推荐也可以提供一下。谢谢！
提问时间：2023-05-30 14:51:11
编辑时间：2023-05-30 14:51:13
提问者：
Starry_Night
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6回答时间：2023-05-30 14:51:16
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