Marker Associations Snp Binary Base
模型概述
該模型是基於microsoft/BiomedNLP-PubMedBERT-base-uncased-abstract-fulltext微調得到的版本,專注於生物醫學領域的SNP標記二元分類任務。
模型特點
高精度分類
在評估集上取得了0.938的精確率和0.906的召回率,表現優異。
生物醫學領域優化
基於PubMedBERT微調,特別適合處理生物醫學文本數據。
穩定性能
在多輪訓練中保持穩定的F1值和準確率表現。
模型能力
SNP標記分類
生物醫學文本分析
二元分類
使用案例
基因組學研究
SNP標記關聯分析
用於識別與特定性狀或疾病相關的SNP標記
可達到0.9217的F1值
生物醫學文獻挖掘
文獻中SNP標記提取
從生物醫學文獻中自動識別和分類SNP標記
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