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质谱数据清洗到模型验证案例

共计 30 章节
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01
质谱数据简介
了解质谱数据的基本原理 · 常见格式（mzML · mzXML
质谱数据简介了解质谱数据的基…
02
质谱数据加载
使用Python库（pyopenms · pymzml）读取质谱数据
质谱数据加载Python
03
质量校准
通过内标或已知峰进行质量轴校准
质量校准通过内标或已知峰…
04
噪声过滤
去除低信噪比的谱峰 · 保留有效信号
噪声过滤去除低信噪比的谱…
05
基线校正
消除基线漂移 · 提高峰检测准确性
基线校正消除基线漂移
06
峰检测算法
基于导数 · 小波变换等方法识别色谱峰
峰检测算法基于导数
07
峰对齐
跨样本对齐保留时间 · 减少批次差异
峰对齐跨样本对齐保留时…
08
缺失值处理
识别并处理质谱数据中的缺失值（填充或…
缺失值处理识别并处理质谱数…
09
归一化方法
总离子流归一化 · 中位数归一化 · 分位数归一化等
归一化方法总离子流归一化
10
批次效应校正
使用ComBat · Limma等方法消除批次影响
批次效应校正ComBat
11
特征提取
从质谱数据中提取代谢物峰面积 · 保留时间等特征
特征提取从质谱数据
12
数据整合
将多个数据源的特征整合为结构化表格
数据整合将多个数据源的特…
13
探索性数据分析
PCA · t-SNE可视化样本分布
探索性数据分析PCA
14
离群值检测
基于IQR · Z-score等方法识别异常样本
离群值检测IQR
15
缺失值插补
使用KNN · MICE等方法进行缺失值填充
缺失值插补KNN
16
特征选择
基于方差 · 互信息 · 随机森林重要性选择特征
特征选择基于方差
17
数据分割
将数据集划分为训练集 · 验证集和测试集
数据分割将数据集划分为训…
18
数据标准化
Z-score标准化 · Min-Max缩放处理特征尺度
数据标准化Z-score
19
模型选择
对比逻辑回归 · 随机森林 · SVM
模型选择对比逻辑回归
20
模型训练
使用Scikit-learn训练基线…
模型训练Scikit-learn
21
超参数调优
网格搜索 · 随机搜索 · 贝叶斯优化
超参数调优网格搜索
22
交叉验证
K折交叉验证评估模型稳定性
交叉验证K折交叉验证评估…
23
模型评估指标
准确率 · 精确率 · 召回率
模型评估指标准确率
24
混淆矩阵
绘制混淆矩阵分析分类错误类型
混淆矩阵绘制混淆矩阵分析…
25
ROC曲线与PR曲线
评估模型区分能力
ROCPR
26
特征重要性分析
基于SHAP · Permutation Import…
特征重要性分析SHAP
27
模型解释
使用LIME · SHAP对单个样本进行解释
模型解释LIME
28
模型验证
在独立测试集上评估模型泛化能力
模型验证独立测试集上评估…
29
结果可视化
绘制图表展示模型性能对比
结果可视化绘制图表展示模型…
30
案例总结与部署
完整流程回顾及模型部署注意事项
案例总结部署