【摘 要】
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目的构建原发性肺癌诊断模型并挖掘相关血液学标志物的诊断价值。方法通过随机森林对数据进行特征选取，基于选取出的变量构建C5.0分类预测模型。利用受试者工作特征(ROC)曲线分析各个变量的诊断效能。结果采用随机森林，获取对模型贡献度排列前10的变量：癌胚抗原(CEA)、细胞角质蛋白19片段(CYFRA21-1)、碱性磷酸酶(ALP)、神经元特异性烯醇化酶(NSE)、白蛋白(ALB)、糖类抗原125(C
【机 构】
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苏州大学附属第三医院肿瘤生物诊疗中心 江苏省肿瘤免疫治疗工程技术研究中心 苏州大学细胞治疗研究院，常州 213003,苏州大学附属第三医院肿瘤生物诊疗中心 江苏省肿瘤免疫治疗工程技术研究中心 苏州大学
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目的构建原发性肺癌诊断模型并挖掘相关血液学标志物的诊断价值。
方法通过随机森林对数据进行特征选取，基于选取出的变量构建C5.0分类预测模型。利用受试者工作特征(ROC)曲线分析各个变量的诊断效能。
结果采用随机森林，获取对模型贡献度排列前10的变量：癌胚抗原(CEA)、细胞角质蛋白19片段(CYFRA21-1)、碱性磷酸酶(ALP)、神经元特异性烯醇化酶(NSE)、白蛋白(ALB)、糖类抗原125(CA125)、红细胞分布宽度(RDW)、甲胎蛋白(AFP)、红细胞压积(HCT)、嗜中性粒细胞百分比(NEU%)。基于训练集数据构建GBM模型，模型预测的ROC曲线下面积为0.899，准确度为81.25%；重复1 000次C5.0模型获取的平均预测准确度为80.58%。根据C5.0分类预测，贡献度排列前10的变量在良性对照与肺癌比较时，差异均有统计学意义(P<0.01)。
结论原发性肺癌诊断模型的诊断效能优于单个指标，为临床提高肺癌的诊断效率提供了新的手段。
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