Я хотел бы классифицировать пациентов с раком по типу опухоли с помощью искусственных нейронных сетей. Будет несколько классов и подклассов. Для каждого человека будут доступны данные примерно по 10 000 белков. Мой первый шаг - классифицировать пациентов на основе основных гистологических типов: Тип 1, 2, 3, 4 и гетерогенная категория («Другое»). Я думал, что мы должны подойти к этому, используя дедуктивный подход.
Как вы думаете, этот дедуктивный подход является лучшим подходом, или вы просто попробуете подход с использованием нескольких групповых классификаторов? Когда модели будут созданы, можно ли будет определить, какие белки вносят вклад в модель?