【摘 要】
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将支持向量机方法应用于膀胱癌预后研究,提出一种基于差异性的BoostingSVM模型集成方法。膀胱癌患者数据集呈现小样本、类别不平衡特性。故通过重采样得到局部类别平衡的子训
【机 构】
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北京信息科技大学计算机学院,首都医科大学附属北京友谊医院泌尿外科
【出 处】
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北京信息科技大学学报(自然科学版)
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将支持向量机方法应用于膀胱癌预后研究,提出一种基于差异性的BoostingSVM模型集成方法。膀胱癌患者数据集呈现小样本、类别不平衡特性。故通过重采样得到局部类别平衡的子训练集,以获得泛化性良好的支持向量机基分类器。同时提出一种基于差异性度量的模型调优方法,增大基分类器间的差异性,克服样本量不足的问题,提高模型整体的泛化性。实验表明,改进方法相比于传统支持向量机方法相对错误率下降17.76%,多数类和少数类平均召回率的标准差相对下降84.36%。
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