区块森林：区块森林：临床和Omics区块的随机森林协变量数据

针对使用块结构预测二进制、存活和连续结果协变量数据，例如，临床协变量加上特定组学数据类型或多组学数据，即每个患者都有不同类型的组学数据和/或临床数据。示例不同的组学数据类型包括基因表达测量、突变数据以及拷贝数变化测量。Hornung&Wright（2019年）介绍了块状森林。该套餐包括四个多经济体数据的其他随机森林变量：“RandomBlock”、“BlockVarSel”、，“VarProb”和“SplitWeights”。Hornung&Wright（2019）也考虑了这些因素，但在基于20个真实值的比较研究中，表现不如块林多组学数据集。因此，我们建议使用区块森林（“区块森林”）在应用程序中。然而，可以参考其他随机森林变种例如，在进一步的方法论背景下的学术目的发展。参考文献：Hornung，R.&Wright，M.N.（2019）《区块森林：临床和组学协变量数据区块的随机森林》。BMC生物信息学20:358<doi:10.1186/s12859-019-2942-y>.

版本：	0.2.6
取决于：	R（≥3.1）
进口：	卢比(≥ 0.11.2),矩阵、方法、，生存
链接到：	卢比,RcppEigen基因
建议：	测试那个
出版：	2023-03-31
内政部：	10.32614/CRAN.package.block森林
作者：	马文·赖特（Marvin N.Wright），罗曼·霍农（Roman Hornung）
维护人员：	马文·赖特（Marvin N.Wright）
错误报告：	https://github.com/bips-hb/blockForest/issues
许可证：	GPL-3公司
网址：	https://github.com/bips-hb/blockForest网站
需要编译：	对
CRAN检查：	blockForest结果

文档：

参考手册：

块森林.pdf

下载内容：

包源：	块森林_0.2.6.tar.gz
Windows二进制文件：	r-devel公司：块Forest_0.2.6.zip，r版本：块Forest_0.2.6.zip，r-oldrel：块Forest_0.2.6.zip
macOS二进制文件：	r释放（arm64）：区块Forest_0.2.6.tgz，r-oldrel（arm64）：区块森林_0.2.6.tgz，r-release（x86_64）：区块森林_0.2.6.tgz，r-oldrel（x86_64）：区块森林_0.2.6.tgz
旧来源：	blockForest存档

链接：

请使用规范形式https://CRAN.R-project.org/package=blockForest链接到此页面。