As for incidence prediction, there

As for incidence prediction, there are 335 items to be predicted in side effect incidence. They are predicted according to each dataset shown in Table 2. Table 6 shows that 99.7 % of 335 items in Dataset No. 1 gets the approximated intervals of incidence, and that 0.3 % of them gets the higher intervals in the prediction. It will conclude that the gene information is useful for incidence prediction, and that the score as biological feature to extract regression characteristics of side effect contributes to predicting side effect incidence.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

สำหรับการคาดการณ์อุบัติการณ์ มี 335 รายการการคาดการณ์ในการเกิดผลข้างเคียง พวกเขาจะทำนายตามแต่ละชุดข้อมูลที่แสดงในตารางที่ 2 ตารางที่ 6 แสดงว่า 99.7% ของสินค้า 335 ในชุดข้อมูลหมายเลข 1 ได้รับช่วงค่าของอุบัติการณ์ และที่ 0.3% ของพวกเขาได้รับในช่วงเวลาที่สูงขึ้นในการคาดเดา จะสรุปได้ว่า ยีนข้อมูลเป็นประโยชน์สำหรับการประมาณอุบัติการณ์ และให้ คะแนนที่เป็นคุณลักษณะทางชีวภาพการแยกลักษณะของการถดถอยของผลข้างเคียงช่วยทำนายโอกาสเกิดผลข้างเคียง

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

สำหรับการคาดการณ์อัตราการเกิดมี 335 รายการที่จะคาดการณ์ไว้ในอุบัติการณ์ผลข้างเคียง พวกเขาจะคาดการณ์ตามแต่ละชุดข้อมูลที่แสดงในตารางที่ 2 ตารางที่ 6 แสดงให้เห็นว่า 99.7% ของ 335 รายการในชุดข้อมูลที่ได้รับครั้งที่ 1 ช่วงห้วงของอุบัติการณ์และที่ 0.3% ของพวกเขาได้รับช่วงเวลาที่สูงขึ้นในการทำนาย มันจะสรุปได้ว่าข้อมูลของยีนจะเป็นประโยชน์สำหรับการคาดการณ์อัตราการเกิดและที่คะแนนเป็นคุณสมบัติทางชีวภาพในการสกัดลักษณะถดถอยของผลข้างเคียงที่ก่อให้เกิดการคาดการณ์อัตราการเกิดผลข้างเคียง