Marker Associations Binary Base

🚀 marker-associations-binary-base

このモデルは、marker-associations-binary-baseデータセットでmicrosoft/BiomedNLP-PubMedBERT-base-uncased-abstract-fulltextをファインチューニングしたバージョンです。評価セットでは以下の結果を達成しています。

📚 ドキュメント

遺伝子の結果

• 精度 (Precision) = 0.808
• 再現率 (Recall) = 0.940
• F1値 = 0.869
• 正解率 (Accuracy) = 0.862
• AUC = 0.944

化学物質の結果

• 精度 (Precision) = 0.774
• 再現率 (Recall) = 1.0
• F1値 = 0.873
• 正解率 (Accuracy) = 0.926
• AUC = 0.964

モデルの詳細

より詳細な情報は後日提供予定です。

想定される用途と制限

より詳細な情報は後日提供予定です。

学習と評価データ

より詳細な情報は後日提供予定です。

🔧 技術詳細

学習手順

学習ハイパーパラメータ

学習中に以下のハイパーパラメータが使用されました。

• 学習率 (learning_rate): 5e-05
• 学習バッチサイズ (train_batch_size): 16
• 評価バッチサイズ (eval_batch_size): 16
• シード (seed): 1
• オプティマイザ (optimizer): Adam (betas=(0.9,0.999), epsilon=1e-08)
• 学習率スケジューラの種類 (lr_scheduler_type): linear
• エポック数 (num_epochs): 15

学習結果

フレームワークのバージョン

• Transformers 4.11.3
• Pytorch 1.9.0+cu111
• Tokenizers 0.10.3

📄 ライセンス

このモデルはMITライセンスの下で提供されています。