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分别使用logistic逐步回归法、贝叶斯模型平均法和LASSO回归进行特征变量筛选,分析美国SEER数据库的预后数据,探讨影响结直肠癌预后的相关因素,并应用人工神经网络分类算法构建预后模型,指导结直肠癌预后评价。结果证明,贝叶斯模型平均法结合人工神经网络的混合算法所构建的预后模型准确率最高。
基于SEER数据库的结直肠癌预后因素探讨及预后模型构建
【摘 要】
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分别使用logistic逐步回归法、贝叶斯模型平均法和LASSO回归进行特征变量筛选,分析美国SEER数据库的预后数据,探讨影响结直肠癌预后的相关因素,并应用人工神经网络分类算法构
【机 构】
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中国医科大学医学信息学院,中国医科大学附属盛京医院
【出 处】
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中华医学图书情报杂志
【发表日期】
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2017年11期
【基金项目】
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2017年度国家重点研发计划“精准医学”重点专项“东北区域自然人群队列研究”(2017YFC0907400)
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