08 2023 档案
摘要：[toc] ## 机器学习与GP 与动物育种相比，植物的基因组选择必须通过环境相互作用来考虑更大的基因型，并且需要添加适当的多环境试验数据。 机器学习 （ML） 和深度学习 （DL） 算法比线性预测模型更复杂，可以发现数据集中的非线性关系。与以前的方法相比，随机森林、支持向量机和人工神经网络由于其非
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摘要：在基因组选择领域，"准确性"（Accuracy）和"预测能力"（Prediction Ability）是两个常用的评价指标，用于衡量基因组选择模型的性能。 在学术研究中，两者都有用到，但没有明显区分，容易出现混用情况。 以下是一篇文章中的定义： https://bmcgenomics.biomedc
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摘要：[人工智能推动作物育种新绿色革命](http://genetics.cas.cn/dtxw/zhxw/202306/t20230621_6785491.html#:~:text=2023%E5%B9%B46%E6%9C%8813%E6%97%A5%EF%BC%8C%E4%BD%9C%E7%89%A9
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