【摘 要】
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在我国,恶性肿瘤死亡率最高的就是肺癌.为了提高肺癌存活性预测的准确性,本研究以随机森林(Random Forest)、LightGBM(Light Gradient Boosting Machine)和CatBoost(Categorical Boosting)三种算法为基模型,通过线性回归集成融合构建RF-LGC肺癌存活性预测模型,运用分层十折交叉验证方法进行仿真实验.实验结果显示,RF-LGC组合模型的预测精度达到了98.0242％,比单一的基模型提高了0.2％;敏感性达到了89.3957％,比单一的
【机 构】
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华北水利水电大学,河南 郑州 450046
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在我国,恶性肿瘤死亡率最高的就是肺癌.为了提高肺癌存活性预测的准确性,本研究以随机森林(Random Forest)、LightGBM(Light Gradient Boosting Machine)和CatBoost(Categorical Boosting)三种算法为基模型,通过线性回归集成融合构建RF-LGC肺癌存活性预测模型,运用分层十折交叉验证方法进行仿真实验.实验结果显示,RF-LGC组合模型的预测精度达到了98.0242％,比单一的基模型提高了0.2％;敏感性达到了89.3957％,比单一的基模型提高了3％;特异性达到了78.4848％,比单一的基模型提高了1％.因此,该集成融合模型是一种精确、方便的肺癌存活性预测模型.
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