In:
PLOS Computational Biology, Public Library of Science (PLoS), Vol. 18, No. 5 ( 2022-5-31), p. e1010180-
Abstract:
With the frenetic growth of high-dimensional datasets in different biomedical domains, there is an urgent need to develop predictive methods able to deal with this complexity. Feature selection is a relevant strategy in machine learning to address this challenge. We introduce a novel feature selection algorithm for linear regression called BOSO (Bilevel Optimization Selector Operator). We conducted a benchmark of BOSO with key algorithms in the literature, finding a superior accuracy for feature selection in high-dimensional datasets. Proof-of-concept of BOSO for predicting drug sensitivity in cancer is presented. A detailed analysis is carried out for methotrexate, a well-studied drug targeting cancer metabolism.
Type of Medium:
Online Resource
ISSN:
1553-7358
DOI:
10.1371/journal.pcbi.1010180
DOI:
10.1371/journal.pcbi.1010180.g001
DOI:
10.1371/journal.pcbi.1010180.g002
DOI:
10.1371/journal.pcbi.1010180.g003
DOI:
10.1371/journal.pcbi.1010180.g004
DOI:
10.1371/journal.pcbi.1010180.g005
DOI:
10.1371/journal.pcbi.1010180.g006
DOI:
10.1371/journal.pcbi.1010180.g007
DOI:
10.1371/journal.pcbi.1010180.s001
DOI:
10.1371/journal.pcbi.1010180.s002
DOI:
10.1371/journal.pcbi.1010180.s003
DOI:
10.1371/journal.pcbi.1010180.s004
DOI:
10.1371/journal.pcbi.1010180.s005
DOI:
10.1371/journal.pcbi.1010180.s006
DOI:
10.1371/journal.pcbi.1010180.s007
DOI:
10.1371/journal.pcbi.1010180.s008
DOI:
10.1371/journal.pcbi.1010180.s009
DOI:
10.1371/journal.pcbi.1010180.s010
DOI:
10.1371/journal.pcbi.1010180.s011
DOI:
10.1371/journal.pcbi.1010180.s012
DOI:
10.1371/journal.pcbi.1010180.s013
DOI:
10.1371/journal.pcbi.1010180.s014
DOI:
10.1371/journal.pcbi.1010180.s015
DOI:
10.1371/journal.pcbi.1010180.s016
DOI:
10.1371/journal.pcbi.1010180.s017
DOI:
10.1371/journal.pcbi.1010180.s018
DOI:
10.1371/journal.pcbi.1010180.s019
DOI:
10.1371/journal.pcbi.1010180.s020
DOI:
10.1371/journal.pcbi.1010180.s021
DOI:
10.1371/journal.pcbi.1010180.s022
DOI:
10.1371/journal.pcbi.1010180.s023
DOI:
10.1371/journal.pcbi.1010180.s024
DOI:
10.1371/journal.pcbi.1010180.s025
DOI:
10.1371/journal.pcbi.1010180.s026
DOI:
10.1371/journal.pcbi.1010180.s027
DOI:
10.1371/journal.pcbi.1010180.s028
DOI:
10.1371/journal.pcbi.1010180.s029
DOI:
10.1371/journal.pcbi.1010180.s030
DOI:
10.1371/journal.pcbi.1010180.s031
DOI:
10.1371/journal.pcbi.1010180.s032
DOI:
10.1371/journal.pcbi.1010180.s033
DOI:
10.1371/journal.pcbi.1010180.s034
DOI:
10.1371/journal.pcbi.1010180.s035
DOI:
10.1371/journal.pcbi.1010180.s036
DOI:
10.1371/journal.pcbi.1010180.s037
DOI:
10.1371/journal.pcbi.1010180.s038
DOI:
10.1371/journal.pcbi.1010180.s039
DOI:
10.1371/journal.pcbi.1010180.s040
DOI:
10.1371/journal.pcbi.1010180.s041
DOI:
10.1371/journal.pcbi.1010180.s042
DOI:
10.1371/journal.pcbi.1010180.s043
DOI:
10.1371/journal.pcbi.1010180.s044
DOI:
10.1371/journal.pcbi.1010180.s045
DOI:
10.1371/journal.pcbi.1010180.s046
DOI:
10.1371/journal.pcbi.1010180.s047
DOI:
10.1371/journal.pcbi.1010180.s048
DOI:
10.1371/journal.pcbi.1010180.s049
DOI:
10.1371/journal.pcbi.1010180.s050
DOI:
10.1371/journal.pcbi.1010180.s051
DOI:
10.1371/journal.pcbi.1010180.s052
DOI:
10.1371/journal.pcbi.1010180.s053
DOI:
10.1371/journal.pcbi.1010180.s054
DOI:
10.1371/journal.pcbi.1010180.s055
DOI:
10.1371/journal.pcbi.1010180.s056
DOI:
10.1371/journal.pcbi.1010180.s057
DOI:
10.1371/journal.pcbi.1010180.s058
DOI:
10.1371/journal.pcbi.1010180.s059
DOI:
10.1371/journal.pcbi.1010180.r001
DOI:
10.1371/journal.pcbi.1010180.r002
DOI:
10.1371/journal.pcbi.1010180.r003
DOI:
10.1371/journal.pcbi.1010180.r004
Language:
English
Publisher:
Public Library of Science (PLoS)
Publication Date:
2022
detail.hit.zdb_id:
2193340-6
Bookmarklink